Quines són les limitacions de treballar amb grans conjunts de dades en l'aprenentatge automàtic?
Quan es tracten grans conjunts de dades en l'aprenentatge automàtic, hi ha diverses limitacions que cal tenir en compte per garantir l'eficiència i l'eficàcia dels models que s'estan desenvolupant. Aquestes limitacions poden sorgir de diversos aspectes com els recursos computacionals, les limitacions de memòria, la qualitat de les dades i la complexitat del model. Una de les principals limitacions de la instal·lació de grans conjunts de dades
Com es limita la mida del lèxic en el pas de preprocessament?
La mida del lèxic en el pas de preprocessament de l'aprenentatge profund amb TensorFlow està limitada a causa de diversos factors. El lèxic, també conegut com a vocabulari, és una col·lecció de totes les paraules o fitxes úniques presents en un conjunt de dades determinat. El pas de preprocessament consisteix a transformar les dades de text en brut en un format adequat per a la formació
Quines són les limitacions de l'ús de models del costat del client a TensorFlow.js?
Quan es treballa amb TensorFlow.js, és important tenir en compte les limitacions de l'ús de models del costat del client. Els models del costat del client a TensorFlow.js fan referència a models d'aprenentatge automàtic que s'executen directament al navegador web o al dispositiu del client, sense necessitat d'una infraestructura del costat del servidor. Mentre que els models del costat del client ofereixen certs avantatges com la privadesa i la reducció