Ποιοι είναι οι περιορισμοί στην εργασία με μεγάλα σύνολα δεδομένων στη μηχανική εκμάθηση;
Όταν ασχολούμαστε με μεγάλα σύνολα δεδομένων στη μηχανική μάθηση, υπάρχουν αρκετοί περιορισμοί που πρέπει να ληφθούν υπόψη για να διασφαλιστεί η αποδοτικότητα και η αποτελεσματικότητα των μοντέλων που αναπτύσσονται. Αυτοί οι περιορισμοί μπορεί να προκύψουν από διάφορες πτυχές, όπως υπολογιστικούς πόρους, περιορισμούς μνήμης, ποιότητα δεδομένων και πολυπλοκότητα του μοντέλου. Ένας από τους κύριους περιορισμούς της εγκατάστασης μεγάλων συνόλων δεδομένων
Πώς περιορίζεται το μέγεθος του λεξικού στο βήμα προεπεξεργασίας;
Το μέγεθος του λεξικού στο βήμα προεπεξεργασίας της βαθιάς μάθησης με το TensorFlow είναι περιορισμένο λόγω πολλών παραγόντων. Το λεξικό, γνωστό και ως λεξιλόγιο, είναι μια συλλογή από όλες τις μοναδικές λέξεις ή διακριτικά που υπάρχουν σε ένα δεδομένο σύνολο δεδομένων. Το βήμα προεπεξεργασίας περιλαμβάνει τη μετατροπή δεδομένων ακατέργαστου κειμένου σε μορφή κατάλληλη για εκπαίδευση
Ποιοι είναι οι περιορισμοί της χρήσης μοντέλων από την πλευρά του πελάτη στο TensorFlow.js;
Όταν εργάζεστε με το TensorFlow.js, είναι σημαντικό να λαμβάνετε υπόψη τους περιορισμούς της χρήσης μοντέλων από την πλευρά του πελάτη. Τα μοντέλα από την πλευρά του πελάτη στο TensorFlow.js αναφέρονται σε μοντέλα μηχανικής εκμάθησης που εκτελούνται απευθείας στο πρόγραμμα περιήγησης ιστού ή στη συσκευή του πελάτη, χωρίς να απαιτείται υποδομή από την πλευρά του διακομιστή. Ενώ τα μοντέλα από την πλευρά του πελάτη προσφέρουν ορισμένα πλεονεκτήματα, όπως το απόρρητο και το μειωμένο