Які обмеження існують у роботі з великими наборами даних у машинному навчанні?
Маючи справу з великими наборами даних у машинному навчанні, існує кілька обмежень, які необхідно враховувати, щоб забезпечити ефективність і результативність моделей, що розробляються. Ці обмеження можуть виникати через різні аспекти, такі як обчислювальні ресурси, обмеження пам’яті, якість даних і складність моделі. Одне з основних обмежень встановлення великих наборів даних
Як обмежується розмір лексикону на етапі попередньої обробки?
Розмір лексикону на етапі попередньої обробки глибокого навчання з TensorFlow обмежений через кілька факторів. Лексикон, також відомий як словниковий запас, — це набір усіх унікальних слів або лексем, присутніх у заданому наборі даних. Етап попередньої обробки передбачає перетворення необроблених текстових даних у формат, придатний для навчання
Які обмеження використання моделей на стороні клієнта в TensorFlow.js?
Працюючи з TensorFlow.js, важливо враховувати обмеження використання моделей на стороні клієнта. Клієнтські моделі в TensorFlow.js стосуються моделей машинного навчання, які виконуються безпосередньо у веб-браузері або на пристрої клієнта без потреби в інфраструктурі на стороні сервера. У той час як клієнтські моделі пропонують певні переваги, такі як конфіденційність і скорочення