Jakie są ograniczenia w pracy z dużymi zbiorami danych w uczeniu maszynowym?
W przypadku dużych zbiorów danych w uczeniu maszynowym należy wziąć pod uwagę kilka ograniczeń, aby zapewnić wydajność i skuteczność opracowywanych modeli. Ograniczenia te mogą wynikać z różnych aspektów, takich jak zasoby obliczeniowe, ograniczenia pamięci, jakość danych i złożoność modelu. Jedno z głównych ograniczeń instalowania dużych zbiorów danych
W jaki sposób rozmiar leksykonu jest ograniczony na etapie przetwarzania wstępnego?
Rozmiar leksykonu na etapie wstępnego przetwarzania głębokiego uczenia się za pomocą TensorFlow jest ograniczony z kilku powodów. Leksykon, zwany także słownictwem, jest zbiorem wszystkich unikalnych słów lub tokenów obecnych w danym zbiorze danych. Etap przetwarzania wstępnego polega na przekształceniu nieprzetworzonych danych tekstowych do formatu odpowiedniego do uczenia
Jakie są ograniczenia korzystania z modeli po stronie klienta w TensorFlow.js?
Podczas pracy z TensorFlow.js należy wziąć pod uwagę ograniczenia związane z korzystaniem z modeli po stronie klienta. Modele po stronie klienta w TensorFlow.js odnoszą się do modeli uczenia maszynowego, które są wykonywane bezpośrednio w przeglądarce internetowej lub na urządzeniu klienta, bez potrzeby infrastruktury po stronie serwera. Podczas gdy modele po stronie klienta oferują pewne korzyści, takie jak prywatność i ograniczone