機械学習で大規模なデータセットを扱う場合の制限は何ですか?
水曜日、24 4月2024
by ティ・トゥ・フエン・モニカ・トラン
機械学習で大規模なデータセットを扱う場合、開発中のモデルの効率と有効性を確保するために考慮する必要がある制限がいくつかあります。これらの制限は、計算リソース、メモリ制約、データ品質、モデルの複雑さなどのさまざまな側面から発生する可能性があります。大規模なデータセットをインストールする際の主な制限の 1 つ
前処理ステップで辞書のサイズはどのように制限されますか?
火曜日、08 8月2023
by EITCAアカデミー
TensorFlow による深層学習の前処理ステップにおけるレキシコンのサイズは、いくつかの要因により制限されます。 レキシコンは語彙とも呼ばれ、特定のデータセット内に存在するすべての一意の単語またはトークンのコレクションです。 前処理ステップには、生のテキスト データをトレーニングに適した形式に変換することが含まれます。
TensorFlow.js でクライアント側モデルを使用する場合の制限は何ですか?
水曜日、02 8月2023
by EITCAアカデミー
TensorFlow.js を使用する場合は、クライアント側モデルの使用の制限を考慮することが重要です。 TensorFlow.js のクライアント側モデルは、サーバー側のインフラストラクチャを必要とせず、Web ブラウザーまたはクライアントのデバイスで直接実行される機械学習モデルを指します。 クライアント側モデルには、プライバシーやコスト削減などの特定の利点がありますが、
- に掲載されました Artificial Intelligence, EITC/AI/GCMLGoogleクラウド機械学習, 機械学習の進歩, KerasモデルをTensorFlow.jsにインポートする, 試験の復習
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