מהן המגבלות בעבודה עם מערכי נתונים גדולים בלמידת מכונה?
כאשר עוסקים במערכי נתונים גדולים בלמידת מכונה, ישנן מספר מגבלות שצריך לקחת בחשבון כדי להבטיח את היעילות והאפקטיביות של המודלים המפותחים. מגבלות אלו יכולות לנבוע מהיבטים שונים כגון משאבי חישוב, אילוצי זיכרון, איכות הנתונים ומורכבות המודל. אחת המגבלות העיקריות של התקנת מערכי נתונים גדולים
- פורסם ב בינה מלאכותית, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, התקדמות בלימוד מכונה, GCP BigQuery וערכות נתונים פתוחות
כיצד מוגבל גודל הלקסיקון בשלב העיבוד המקדים?
גודל הלקסיקון בשלב העיבוד המקדים של למידה עמוקה עם TensorFlow מוגבל בגלל מספר גורמים. הלקסיקון, המכונה גם אוצר המילים, הוא אוסף של כל המילים או האסימונים הייחודיים הקיימים במערך נתונים נתון. שלב העיבוד המקדים כולל הפיכת נתוני טקסט גולמיים לפורמט המתאים לאימון
- פורסם ב בינה מלאכותית, EITC/AI/DLTF למידה עמוקה עם TensorFlow, TensorFlow, עיבוד מקדים הועבר, סקירת בחינה
מהן המגבלות של שימוש במודלים בצד הלקוח ב-TensorFlow.js?
כאשר עובדים עם TensorFlow.js, חשוב לקחת בחשבון את המגבלות של שימוש במודלים בצד הלקוח. מודלים בצד הלקוח ב-TensorFlow.js מתייחסים למודלים של למידת מכונה המופעלים ישירות בדפדפן האינטרנט או במכשיר של הלקוח, ללא צורך בתשתית בצד השרת. בעוד שמודלים בצד הלקוח מציעים יתרונות מסוימים כמו פרטיות ומופחתת