మెషీన్ లెర్నింగ్లో పెద్ద డేటాసెట్లతో పని చేయడంలో పరిమితులు ఏమిటి?
మెషిన్ లెర్నింగ్లో పెద్ద డేటాసెట్లతో వ్యవహరించేటప్పుడు, అభివృద్ధి చేయబడుతున్న మోడల్ల సామర్థ్యం మరియు ప్రభావాన్ని నిర్ధారించడానికి అనేక పరిమితులను పరిగణనలోకి తీసుకోవాలి. ఈ పరిమితులు గణన వనరులు, మెమరీ పరిమితులు, డేటా నాణ్యత మరియు మోడల్ సంక్లిష్టత వంటి వివిధ అంశాల నుండి ఉత్పన్నమవుతాయి. పెద్ద డేటాసెట్లను ఇన్స్టాల్ చేయడంలో ప్రాథమిక పరిమితుల్లో ఒకటి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్, GCP BigQuery మరియు ఓపెన్ డేటాసెట్లు
ప్రిప్రాసెసింగ్ దశలో లెక్సికాన్ పరిమాణం ఎలా పరిమితం చేయబడింది?
TensorFlowతో డీప్ లెర్నింగ్ యొక్క ప్రీప్రాసెసింగ్ దశలో లెక్సికాన్ పరిమాణం అనేక కారణాల వల్ల పరిమితం చేయబడింది. పదజాలం అని కూడా పిలువబడే నిఘంటువు, ఇచ్చిన డేటాసెట్లో ఉన్న అన్ని ప్రత్యేకమైన పదాలు లేదా టోకెన్ల సమాహారం. ప్రిప్రాసెసింగ్ దశలో ముడి టెక్స్ట్ డేటాను శిక్షణకు అనువైన ఫార్మాట్గా మార్చడం ఉంటుంది
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, టెన్సార్ ఫ్లోతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్, TensorFlow, ప్రిప్రాసెసింగ్ అనుసంధానించబడింది, పరీక్ష సమీక్ష
TensorFlow.jsలో క్లయింట్-సైడ్ మోడల్లను ఉపయోగించడంలో పరిమితులు ఏమిటి?
TensorFlow.jsతో పని చేస్తున్నప్పుడు, క్లయింట్-సైడ్ మోడల్లను ఉపయోగించడం యొక్క పరిమితులను పరిగణనలోకి తీసుకోవడం చాలా ముఖ్యం. TensorFlow.jsలోని క్లయింట్-సైడ్ మోడల్లు సర్వర్ సైడ్ ఇన్ఫ్రాస్ట్రక్చర్ అవసరం లేకుండా వెబ్ బ్రౌజర్లో లేదా క్లయింట్ పరికరంలో నేరుగా అమలు చేయబడిన మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను సూచిస్తాయి. క్లయింట్ వైపు మోడల్లు గోప్యత మరియు తగ్గించడం వంటి కొన్ని ప్రయోజనాలను అందిస్తాయి
- ప్రచురింపబడి కృత్రిమ మేధస్సు, EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్, మెషిన్ లెర్నింగ్లో అడ్వాన్సింగ్, Keras మోడల్ను TensorFlow.js లోకి దిగుమతి చేస్తోంది, పరీక్ష సమీక్ష