Kio estas la limigoj por labori kun grandaj datumaroj en maŝina lernado?
Kiam vi traktas grandajn datumajn arojn en maŝinlernado, ekzistas pluraj limigoj, kiuj devas esti konsiderataj por certigi la efikecon kaj efikecon de la modeloj evoluantaj. Tiuj limigoj povas ekestiĝi de diversaj aspektoj kiel ekzemple komputilaj resursoj, memorlimoj, datenkvalito, kaj modelkomplekseco. Unu el la ĉefaj limigoj de instalado de grandaj datumaroj
- eldonita en Artefarita inteligento, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning, Progresante en Maŝinlernado, GCP BigQuery kaj malfermaj datumaroj
Kiel estas limigita la grandeco de la leksikono en la antaŭprilabora paŝo?
La grandeco de la leksikono en la antaŭpretiga paŝo de profunda lernado kun TensorFlow estas limigita pro pluraj faktoroj. La leksikono, ankaŭ konata kiel la vortprovizo, estas kolekto de ĉiuj unikaj vortoj aŭ ĵetonoj ĉeestantaj en antaŭfiksita datumaro. La antaŭprilabora paŝo implikas transformi krudajn tekstajn datumojn en formaton taŭgan por trejnado
- eldonita en Artefarita inteligento, Profunda Lernado de EITC/AI/DLTF kun TensorFlow, TensoroFluo, Antaŭprocesado konita, Ekzamena revizio
Kio estas la limigoj de uzado de klientflankaj modeloj en TensorFlow.js?
Kiam vi laboras kun TensorFlow.js, gravas konsideri la limojn de uzado de klientflankaj modeloj. Klient-flankaj modeloj en TensorFlow.js rilatas al maŝinlernado-modeloj kiuj estas ekzekutitaj rekte en la retumilo aŭ sur la aparato de la kliento, sen la bezono de servilflanka infrastrukturo. Dum klientflankaj modeloj proponas iujn avantaĝojn kiel privateco kaj reduktita