Машин сургалтын явцад том өгөгдлийн багцтай ажиллахад ямар хязгаарлалт байдаг вэ?
Машины сургалтын томоохон өгөгдлийн багцтай ажиллахдаа боловсруулж буй загваруудын үр ашиг, үр дүнтэй байдлыг хангахын тулд хэд хэдэн хязгаарлалтыг анхаарч үзэх хэрэгтэй. Эдгээр хязгаарлалтууд нь тооцоолох нөөц, санах ойн хязгаарлалт, өгөгдлийн чанар, загварын нарийн төвөгтэй байдал зэрэг янз бүрийн хүчин зүйлээс үүдэлтэй байж болно. Том өгөгдлийн багц суулгахад тавигдах үндсэн хязгаарлалтуудын нэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин сургалтанд ахиц дэвшил гаргах, GCP BigQuery ба нээлттэй мэдээллийн багц
Урьдчилсан боловсруулалтын үе шатанд толь бичгийн хэмжээ хэрхэн хязгаарлагддаг вэ?
TensorFlow-тэй гүнзгий суралцахын өмнөх боловсруулалтын үе шатанд толь бичгийн хэмжээ хэд хэдэн хүчин зүйлээс шалтгаалан хязгаарлагдмал байдаг. Тайлбар толь буюу толь бичиг нь тухайн өгөгдлийн багцад байгаа бүх өвөрмөц үг эсвэл жетонуудын цуглуулга юм. Урьдчилсан боловсруулалтын үе шат нь түүхий текстийн өгөгдлийг сургалтанд тохиромжтой формат болгон хувиргах явдал юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, TensorFlow, Урьдчилан боловсруулалт үргэлжилж байна, Шалгалтын тойм
TensorFlow.js дээр үйлчлүүлэгч талын загваруудыг ашиглахад ямар хязгаарлалт байдаг вэ?
TensorFlow.js-тэй ажиллахдаа үйлчлүүлэгч талын загваруудыг ашиглах хязгаарлалтыг анхаарч үзэх нь чухал юм. TensorFlow.js дахь үйлчлүүлэгч талын загварууд нь сервер талын дэд бүтэц шаардлагагүйгээр шууд вэб хөтөч эсвэл үйлчлүүлэгчийн төхөөрөмж дээр ажилладаг машин сургалтын загваруудыг хэлнэ. Үйлчлүүлэгчийн талын загварууд нь нууцлал, бага зэрэг тодорхой давуу талыг санал болгодог