Какви са ограниченията при работа с големи набори от данни в машинното обучение?
Когато се работи с големи набори от данни в машинното обучение, има няколко ограничения, които трябва да се вземат предвид, за да се гарантира ефективността и ефективността на моделите, които се разработват. Тези ограничения могат да възникнат от различни аспекти като изчислителни ресурси, ограничения на паметта, качество на данните и сложност на модела. Едно от основните ограничения на инсталирането на големи набори от данни
Как се ограничава размерът на лексикона в стъпката на предварителна обработка?
Размерът на лексикона в етапа на предварителна обработка на дълбокото обучение с TensorFlow е ограничен поради няколко фактора. Лексиконът, известен също като речник, е колекция от всички уникални думи или токени, присъстващи в даден набор от данни. Стъпката на предварителната обработка включва трансформиране на необработени текстови данни във формат, подходящ за обучение
Какви са ограниченията при използването на модели от страна на клиента в TensorFlow.js?
Когато работите с TensorFlow.js, е важно да вземете предвид ограниченията на използването на модели от страна на клиента. Моделите от страна на клиента в TensorFlow.js се отнасят до модели за машинно обучение, които се изпълняват директно в уеб браузъра или на устройството на клиента, без необходимост от инфраструктура от страна на сървъра. Докато моделите от страна на клиента предлагат определени предимства като поверителност и намалени