อะไรคือข้อจำกัดในการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ใน Machine Learning?
เมื่อต้องจัดการกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ใน Machine Learning มีข้อจำกัดหลายประการที่ต้องพิจารณาเพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลที่กำลังพัฒนามีประสิทธิภาพและประสิทธิผล ข้อจำกัดเหล่านี้อาจเกิดขึ้นได้จากหลายแง่มุม เช่น ทรัพยากรการคำนวณ ข้อจำกัดของหน่วยความจำ คุณภาพของข้อมูล และความซับซ้อนของโมเดล หนึ่งในข้อจำกัดหลักของการติดตั้งชุดข้อมูลขนาดใหญ่
ขนาดของพจนานุกรมถูกจำกัดอย่างไรในขั้นตอนก่อนการประมวลผล
ขนาดของพจนานุกรมในขั้นตอนก่อนการประมวลผลของการเรียนรู้เชิงลึกด้วย TensorFlow นั้นถูกจำกัดเนื่องจากปัจจัยหลายประการ พจนานุกรมหรือที่เรียกว่าคำศัพท์คือชุดของคำหรือโทเค็นที่ไม่ซ้ำกันทั้งหมดที่มีอยู่ในชุดข้อมูลที่กำหนด ขั้นตอนการประมวลผลล่วงหน้าเกี่ยวข้องกับการแปลงข้อมูลข้อความดิบให้เป็นรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับการฝึกอบรม
ข้อจำกัดของการใช้โมเดลฝั่งไคลเอ็นต์ใน TensorFlow.js คืออะไร
เมื่อทำงานกับ TensorFlow.js สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาข้อจำกัดของการใช้โมเดลฝั่งไคลเอ็นต์ โมเดลฝั่งไคลเอ็นต์ใน TensorFlow.js หมายถึงโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ดำเนินการโดยตรงในเว็บเบราว์เซอร์หรือบนอุปกรณ์ไคลเอ็นต์ โดยไม่จำเป็นต้องมีโครงสร้างพื้นฐานฝั่งเซิร์ฟเวอร์ ในขณะที่โมเดลฝั่งไคลเอ็นต์มีข้อดีบางประการ เช่น ความเป็นส่วนตัวและลดลง