Apakah batasan dalam bekerja dengan set data besar dalam pembelajaran mesin?
Apabila berurusan dengan set data yang besar dalam pembelajaran mesin, terdapat beberapa batasan yang perlu dipertimbangkan untuk memastikan kecekapan dan keberkesanan model yang dibangunkan. Had ini boleh timbul daripada pelbagai aspek seperti sumber pengiraan, kekangan memori, kualiti data dan kerumitan model. Salah satu batasan utama untuk memasang set data yang besar
- Disiarkan dalam Kepintaran Buatan, Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML, Kemajuan dalam Pembelajaran Mesin, GCP BigQuery dan buka set data
Bagaimanakah saiz leksikon terhad dalam langkah prapemprosesan?
Saiz leksikon dalam langkah prapemprosesan pembelajaran mendalam dengan TensorFlow adalah terhad disebabkan beberapa faktor. Leksikon, juga dikenali sebagai perbendaharaan kata, ialah koleksi semua perkataan atau token unik yang terdapat dalam set data tertentu. Langkah prapemprosesan melibatkan mengubah data teks mentah kepada format yang sesuai untuk latihan
Apakah had penggunaan model sisi klien dalam TensorFlow.js?
Apabila bekerja dengan TensorFlow.js, adalah penting untuk mempertimbangkan had penggunaan model sisi klien. Model sisi pelanggan dalam TensorFlow.js merujuk kepada model pembelajaran mesin yang dilaksanakan secara langsung dalam penyemak imbas web atau pada peranti pelanggan, tanpa memerlukan infrastruktur sisi pelayan. Walaupun model sisi pelanggan menawarkan kelebihan tertentu seperti privasi dan dikurangkan