Која су ограничења у раду са великим скуповима података у машинском учењу?
Када се ради о великим скуповима података у машинском учењу, постоји неколико ограничења која треба узети у обзир да би се обезбедила ефикасност и ефективност модела који се развијају. Ова ограничења могу настати из различитих аспеката као што су рачунарски ресурси, меморијска ограничења, квалитет података и сложеност модела. Једно од примарних ограничења инсталирања великих скупова података
Како је величина лексикона ограничена у кораку пре обраде?
Величина лексикона у кораку препроцесирања дубоког учења са ТенсорФлов-ом је ограничена због неколико фактора. Лексикон, такође познат као речник, је колекција свих јединствених речи или токена присутних у датом скупу података. Корак предобраде укључује трансформацију необрађених текстуалних података у формат погодан за обуку
Која су ограничења коришћења модела на страни клијента у ТенсорФлов.јс?
Када радите са ТенсорФлов.јс, важно је узети у обзир ограничења коришћења модела на страни клијента. Модели на страни клијента у ТенсорФлов.јс се односе на моделе машинског учења који се извршавају директно у веб прегледачу или на клијентовом уређају, без потребе за инфраструктуром на страни сервера. Док модели на страни клијента нуде одређене предности као што су приватност и смањење