محدودیت های کار با مجموعه داده های بزرگ در یادگیری ماشین چیست؟
هنگام برخورد با مجموعه داده های بزرگ در یادگیری ماشین، محدودیت های متعددی وجود دارد که باید برای اطمینان از کارایی و اثربخشی مدل های در حال توسعه در نظر گرفته شود. این محدودیت ها می توانند از جنبه های مختلفی مانند منابع محاسباتی، محدودیت های حافظه، کیفیت داده ها و پیچیدگی مدل ناشی شوند. یکی از محدودیت های اصلی نصب مجموعه داده های بزرگ
اندازه واژگان در مرحله پیش پردازش چگونه محدود می شود؟
اندازه واژگان در مرحله پیش پردازش یادگیری عمیق با TensorFlow به دلیل چندین عامل محدود است. واژگان، همچنین به عنوان واژگان شناخته می شود، مجموعه ای از تمام کلمات یا نشانه های منحصر به فرد موجود در یک مجموعه داده معین است. مرحله پیش پردازش شامل تبدیل داده های متن خام به قالب مناسب برای آموزش است
- منتشر شده در هوش مصنوعی, یادگیری عمیق EITC/AI/DLTF با TensorFlow, TensorFlow, پیش پردازش ادامه یافت, بررسی امتحان
محدودیت های استفاده از مدل های سمت سرویس گیرنده در TensorFlow.js چیست؟
هنگام کار با TensorFlow.js، مهم است که محدودیت های استفاده از مدل های سمت مشتری را در نظر بگیرید. مدلهای سمت کلاینت در TensorFlow.js به مدلهای یادگیری ماشینی اشاره دارند که مستقیماً در مرورگر وب یا دستگاه مشتری بدون نیاز به زیرساخت سمت سرور اجرا میشوند. در حالی که مدل های سمت مشتری مزایای خاصی مانند حفظ حریم خصوصی و کاهش را ارائه می دهند