რა შეზღუდვებია მანქანური სწავლების დიდ მონაცემთა ნაკრებებთან მუშაობისას?
მანქანური სწავლების დიდ მონაცემთა ნაკრებებთან მუშაობისას, არსებობს რამდენიმე შეზღუდვა, რომელიც გასათვალისწინებელია შემუშავებული მოდელების ეფექტურობისა და ეფექტურობის უზრუნველსაყოფად. ეს შეზღუდვები შეიძლება წარმოიშვას სხვადასხვა ასპექტებიდან, როგორიცაა გამოთვლითი რესურსები, მეხსიერების შეზღუდვები, მონაცემთა ხარისხი და მოდელის სირთულე. დიდი მონაცემთა ნაკრების დაყენების ერთ-ერთი მთავარი შეზღუდვა
როგორ შემოიფარგლება ლექსიკის ზომა წინასწარ დამუშავების ეტაპზე?
TensorFlow-ით ღრმა სწავლის წინასწარ დამუშავების ეტაპზე ლექსიკის ზომა შეზღუდულია რამდენიმე ფაქტორის გამო. ლექსიკა, რომელიც ასევე ცნობილია როგორც ლექსიკა, არის ყველა უნიკალური სიტყვისა თუ ნიშნის კრებული მოცემულ მონაცემთა ბაზაში. წინასწარი დამუშავების ეტაპი მოიცავს ნედლეული ტექსტის მონაცემების ტრანსფორმაციას ტრენინგისთვის შესაფერის ფორმატში
რა შეზღუდვები აქვს კლიენტის მხარის მოდელების გამოყენებას TensorFlow.js-ში?
TensorFlow.js-თან მუშაობისას მნიშვნელოვანია გავითვალისწინოთ კლიენტის მხარის მოდელების გამოყენების შეზღუდვები. კლიენტის მხარის მოდელები TensorFlow.js-ში ეხება მანქანური სწავლების მოდელებს, რომლებიც შესრულებულია უშუალოდ ვებ ბრაუზერში ან კლიენტის მოწყობილობაზე, სერვერის მხრიდან ინფრასტრუქტურის საჭიროების გარეშე. მიუხედავად იმისა, რომ კლიენტის მხარის მოდელები გვთავაზობენ გარკვეულ უპირატესობებს, როგორიცაა კონფიდენციალურობა და შემცირებული