मेसिन लर्निङमा ठूला डाटासेटहरूसँग काम गर्ने सीमाहरू के हुन्?
मेसिन लर्निङमा ठूला डाटासेटहरूसँग व्यवहार गर्दा, त्यहाँ धेरै सीमितताहरू छन् जुन विकास भइरहेको मोडेलहरूको दक्षता र प्रभावकारिता सुनिश्चित गर्न विचार गर्न आवश्यक छ। यी सीमाहरू विभिन्न पक्षहरूबाट उत्पन्न हुन सक्छन् जस्तै कम्प्युटेसनल स्रोतहरू, मेमोरी अवरोधहरू, डेटा गुणस्तर, र मोडेल जटिलता। ठूला डेटासेटहरू स्थापना गर्ने प्राथमिक सीमाहरू मध्ये एक
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्नि inमा प्रगति गर्दै, GCP BigQuery र खुला डाटासेटहरू
पूर्व-प्रक्रिया चरणमा शब्दकोशको आकार कसरी सीमित छ?
TensorFlow सँग गहिरो शिक्षाको प्रिप्रोसेसिङ चरणमा लेक्सिकनको आकार धेरै कारकहरूको कारणले सीमित छ। शब्दकोश, शब्दावलीको रूपमा पनि चिनिन्छ, दिइएको डेटासेटमा उपस्थित सबै अद्वितीय शब्दहरू वा टोकनहरूको संग्रह हो। प्रिप्रोसेसिङ चरणमा कच्चा पाठ डेटालाई प्रशिक्षणको लागि उपयुक्त ढाँचामा रूपान्तरण गर्ने समावेश छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLTF दीप शिक्षण टेन्सरफ्लो संग, TensorFlow, प्रिप्रोसेसिing कन्टिनेटेड, परीक्षा समीक्षा
TensorFlow.js मा क्लाइन्ट-साइड मोडेलहरू प्रयोग गर्ने सीमितताहरू के हुन्?
TensorFlow.js सँग काम गर्दा, क्लाइन्ट-साइड मोडेलहरू प्रयोग गर्ने सीमितताहरू विचार गर्न महत्त्वपूर्ण छ। TensorFlow.js मा क्लाइन्ट-साइड मोडेलहरूले सर्भर-साइड पूर्वाधारको आवश्यकता बिना वेब ब्राउजर वा ग्राहकको यन्त्रमा प्रत्यक्ष रूपमा कार्यान्वयन हुने मेसिन लर्निङ मोडेलहरूलाई जनाउँछ। जबकि क्लाइन्ट-साइड मोडेलहरूले केही फाइदाहरू प्रदान गर्दछ जस्तै गोपनीयता र घटाइएको
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्नि inमा प्रगति गर्दै, टेन्सरफ्लो.जेएसमा केरास मोडेल आयात गर्दै, परीक्षा समीक्षा