Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u strojnom učenju?
Kada se radi o velikim skupovima podataka u strojnom učenju, postoji nekoliko ograničenja koja treba uzeti u obzir kako bi se osigurala učinkovitost i djelotvornost modela koji se razvijaju. Ova ograničenja mogu nastati iz različitih aspekata kao što su računalni resursi, ograničenja memorije, kvaliteta podataka i složenost modela. Jedno od primarnih ograničenja instaliranja velikih skupova podataka
Kako je veličina leksikona ograničena u koraku pretprocesiranja?
Veličina leksikona u koraku pretprocesiranja dubinskog učenja s TensorFlowom ograničena je zbog nekoliko čimbenika. Leksikon, poznat i kao vokabular, zbirka je svih jedinstvenih riječi ili tokena prisutnih u određenom skupu podataka. Korak pretprocesiranja uključuje pretvaranje neobrađenih tekstualnih podataka u format prikladan za obuku
Koja su ograničenja korištenja modela na strani klijenta u TensorFlow.js?
Kada radite s TensorFlow.js, važno je uzeti u obzir ograničenja korištenja modela na strani klijenta. Modeli na strani klijenta u TensorFlow.js odnose se na modele strojnog učenja koji se izvode izravno u web pregledniku ili na uređaju klijenta, bez potrebe za infrastrukturom na strani poslužitelja. Dok modeli na strani klijenta nude određene prednosti kao što su privatnost i smanjena