ما هي القيود المفروضة على العمل مع مجموعات البيانات الكبيرة في التعلم الآلي؟
عند التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة في التعلم الآلي، هناك العديد من القيود التي يجب أخذها في الاعتبار لضمان كفاءة وفعالية النماذج التي يتم تطويرها. يمكن أن تنشأ هذه القيود من جوانب مختلفة مثل الموارد الحسابية، وقيود الذاكرة، وجودة البيانات، وتعقيد النموذج. أحد القيود الأساسية لتثبيت مجموعات البيانات الكبيرة
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, التقدم في تعلم الآلة, BigQuery وفتح مجموعات البيانات في GCP
كيف يتم تحديد حجم المعجم في خطوة المعالجة المسبقة؟
حجم المعجم في خطوة المعالجة المسبقة للتعلم العميق باستخدام TensorFlow محدود بسبب عدة عوامل. المعجم ، المعروف أيضًا باسم المفردات ، هو مجموعة من جميع الكلمات أو الرموز المميزة الموجودة في مجموعة بيانات معينة. تتضمن خطوة المعالجة المسبقة تحويل بيانات النص الخام إلى تنسيق مناسب للتدريب
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, التعلم العميق EITC/AI/DLTF مع TensorFlow, TensorFlow, المعالجة المسبقة conitnued, مراجعة الامتحان
ما هي قيود استخدام النماذج من جانب العميل في TensorFlow.js؟
عند العمل مع TensorFlow.js ، من المهم مراعاة قيود استخدام النماذج من جانب العميل. تشير النماذج من جانب العميل في TensorFlow.js إلى نماذج التعلم الآلي التي يتم تنفيذها مباشرة في متصفح الويب أو على جهاز العميل ، دون الحاجة إلى بنية تحتية من جانب الخادم. بينما تقدم النماذج من جانب العميل مزايا معينة مثل الخصوصية وتقليل
- نشرت في الذكاء الاصطناعي, EITC/AI/GCML تعلم الآلة على Google Cloud, التقدم في تعلم الآلة, استيراد نموذج Keras إلى TensorFlow.js, مراجعة الامتحان