Якія абмежаванні ёсць у працы з вялікімі наборамі даных у машынным навучанні?
Маючы справу з вялікімі наборамі даных у машынным навучанні, ёсць некалькі абмежаванняў, якія неабходна ўлічваць, каб забяспечыць эфектыўнасць і дзейснасць мадэляў, якія распрацоўваюцца. Гэтыя абмежаванні могуць узнікаць з розных аспектаў, такіх як вылічальныя рэсурсы, абмежаванні памяці, якасць даных і складанасць мадэлі. Адно з асноўных абмежаванняў усталявання вялікіх набораў даных
Як абмяжоўваецца памер лексікону на этапе папярэдняй апрацоўкі?
Памер лексікону на этапе папярэдняй апрацоўкі глыбокага навучання з TensorFlow абмежаваны з-за некалькіх фактараў. Лексікон, таксама вядомы як слоўнік, - гэта сукупнасць усіх унікальных слоў або лексем, якія прысутнічаюць у дадзеным наборы даных. Этап папярэдняй апрацоўкі ўключае пераўтварэнне неапрацаваных тэкставых даных у фармат, прыдатны для навучання
Якія абмежаванні выкарыстання кліенцкіх мадэляў у TensorFlow.js?
Пры працы з TensorFlow.js важна ўлічваць абмежаванні выкарыстання кліенцкіх мадэляў. Мадэлі на баку кліента ў TensorFlow.js адносяцца да мадэляў машыннага навучання, якія выконваюцца непасрэдна ў вэб-браўзеры або на прыладзе кліента без неабходнасці інфраструктуры на баку сервера. У той час як мадэлі на баку кліента прапануюць пэўныя перавагі, такія як прыватнасць і зніжэнне