Milyen korlátai vannak a nagy adatkészletekkel való munkavégzésnek a gépi tanulásban?
Amikor a gépi tanulásban nagy adatkészletekkel foglalkozunk, számos korlátozást figyelembe kell venni a fejlesztés alatt álló modellek hatékonyságának és eredményességének biztosítása érdekében. Ezek a korlátozások különféle szempontokból fakadhatnak, például számítási erőforrásokból, memóriakorlátokból, adatminőségből és a modell összetettségéből. A nagy adatkészletek telepítésének egyik elsődleges korlátja
Hogyan korlátozott a lexikon mérete az előfeldolgozási lépésben?
A TensorFlow-val végzett mély tanulás előfeldolgozási lépésében a lexikon mérete több tényező miatt korlátozott. A lexikon, más néven szókincs, egy adott adatkészletben található összes egyedi szó vagy token gyűjteménye. Az előfeldolgozási lépés magában foglalja a nyers szöveges adatok betanításra alkalmas formátumba történő átalakítását
Milyen korlátai vannak az ügyféloldali modellek használatának a TensorFlow.js-ban?
A TensorFlow.js-szal való munka során fontos figyelembe venni az ügyféloldali modellek használatának korlátait. A TensorFlow.js ügyféloldali modelljei olyan gépi tanulási modellekre vonatkoznak, amelyek közvetlenül a webböngészőben vagy az ügyfél eszközén futnak, szerveroldali infrastruktúra nélkül. Míg az ügyféloldali modellek bizonyos előnyöket kínálnak, mint például a magánélet és a csökkentett