Каковы ограничения при работе с большими наборами данных в машинном обучении?
При работе с большими наборами данных в машинном обучении существует несколько ограничений, которые необходимо учитывать, чтобы обеспечить эффективность и результативность разрабатываемых моделей. Эти ограничения могут возникать из-за различных аспектов, таких как вычислительные ресурсы, ограничения памяти, качество данных и сложность модели. Одно из основных ограничений установки больших наборов данных
Как ограничивается размер лексикона на этапе предварительной обработки?
Размер лексикона на этапе предварительной обработки глубокого обучения с TensorFlow ограничен из-за нескольких факторов. Лексикон, также известный как словарь, представляет собой набор всех уникальных слов или токенов, присутствующих в данном наборе данных. Этап предварительной обработки включает преобразование необработанных текстовых данных в формат, подходящий для обучения.
Каковы ограничения использования клиентских моделей в TensorFlow.js?
При работе с TensorFlow.js важно учитывать ограничения использования клиентских моделей. Клиентские модели в TensorFlow.js относятся к моделям машинного обучения, которые выполняются непосредственно в веб-браузере или на клиентском устройстве без необходимости в серверной инфраструктуре. В то время как модели на стороне клиента предлагают определенные преимущества, такие как конфиденциальность и снижение