मशीन लर्निंग में बड़े डेटासेट के साथ काम करने में क्या सीमाएँ हैं?
मशीन लर्निंग में बड़े डेटासेट के साथ काम करते समय, विकसित किए जा रहे मॉडल की दक्षता और प्रभावशीलता सुनिश्चित करने के लिए कई सीमाएं हैं जिन पर विचार करने की आवश्यकता है। ये सीमाएँ कम्प्यूटेशनल संसाधनों, मेमोरी बाधाओं, डेटा गुणवत्ता और मॉडल जटिलता जैसे विभिन्न पहलुओं से उत्पन्न हो सकती हैं। बड़े डेटासेट स्थापित करने की प्राथमिक सीमाओं में से एक
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प्रीप्रोसेसिंग चरण में शब्दकोष का आकार कैसे सीमित है?
TensorFlow के साथ गहन शिक्षण के प्रीप्रोसेसिंग चरण में शब्दकोष का आकार कई कारकों के कारण सीमित है। लेक्सिकॉन, जिसे शब्दावली के रूप में भी जाना जाता है, किसी दिए गए डेटासेट में मौजूद सभी अद्वितीय शब्दों या टोकन का एक संग्रह है। प्रीप्रोसेसिंग चरण में कच्चे पाठ डेटा को प्रशिक्षण के लिए उपयुक्त प्रारूप में बदलना शामिल है
- में प्रकाशित Artificial Intelligence, TITorFlow के साथ EITC/AI/DLTF डीप लर्निंग, TensorFlow, प्रीप्रोसेसिंग कॉन्फिडेंस, परीक्षा समीक्षा
TensorFlow.js में क्लाइंट-साइड मॉडल का उपयोग करने की सीमाएँ क्या हैं?
TensorFlow.js के साथ काम करते समय, क्लाइंट-साइड मॉडल के उपयोग की सीमाओं पर विचार करना महत्वपूर्ण है। TensorFlow.js में क्लाइंट-साइड मॉडल मशीन लर्निंग मॉडल को संदर्भित करते हैं जो सर्वर-साइड इंफ्रास्ट्रक्चर की आवश्यकता के बिना सीधे वेब ब्राउज़र या क्लाइंट के डिवाइस पर निष्पादित होते हैं। जबकि क्लाइंट-साइड मॉडल गोपनीयता और कम कीमत जैसे कुछ लाभ प्रदान करते हैं