இயந்திர கற்றலில் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுடன் பணிபுரிவதில் உள்ள வரம்புகள் என்ன?
இயந்திரக் கற்றலில் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளைக் கையாளும் போது, உருவாக்கப்படும் மாதிரிகளின் திறன் மற்றும் செயல்திறனை உறுதிப்படுத்த பல வரம்புகளைக் கருத்தில் கொள்ள வேண்டும். இந்த வரம்புகள் கணக்கீட்டு ஆதாரங்கள், நினைவகக் கட்டுப்பாடுகள், தரவுத் தரம் மற்றும் மாதிரி சிக்கலானது போன்ற பல்வேறு அம்சங்களிலிருந்து எழலாம். பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளை நிறுவுவதற்கான முதன்மை வரம்புகளில் ஒன்று
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/GCML கூகிள் கிளவுட் மெஷின் கற்றல், இயந்திர கற்றலில் முன்னேறுதல், GCP BigQuery மற்றும் திறந்த தரவுத்தொகுப்புகள்
முன்செயலாக்கப் படியில் அகராதியின் அளவு எவ்வாறு வரையறுக்கப்பட்டுள்ளது?
டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழ்ந்த கற்றலின் முன்செயலாக்கத்தில் உள்ள அகராதியின் அளவு பல காரணிகளால் வரையறுக்கப்பட்டுள்ளது. சொல்லகராதி என்றும் அழைக்கப்படும் லெக்சிகன், கொடுக்கப்பட்ட தரவுத்தொகுப்பில் இருக்கும் அனைத்து தனிப்பட்ட சொற்கள் அல்லது டோக்கன்களின் தொகுப்பாகும். முன்செயலாக்கப் படியானது, மூல உரைத் தரவை பயிற்சிக்கு ஏற்ற வடிவமைப்பாக மாற்றுவதை உள்ளடக்குகிறது
TensorFlow.js இல் கிளையன்ட் பக்க மாடல்களைப் பயன்படுத்துவதற்கான வரம்புகள் என்ன?
TensorFlow.js உடன் பணிபுரியும் போது, கிளையன்ட் பக்க மாதிரிகளைப் பயன்படுத்துவதற்கான வரம்புகளைக் கருத்தில் கொள்வது அவசியம். TensorFlow.js இல் உள்ள கிளையண்ட் பக்க மாதிரிகள், சர்வர் பக்க உள்கட்டமைப்பு தேவையில்லாமல், இணைய உலாவியில் அல்லது கிளையண்டின் சாதனத்தில் நேரடியாக செயல்படுத்தப்படும் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைக் குறிக்கிறது. வாடிக்கையாளர் பக்க மாதிரிகள் தனியுரிமை மற்றும் குறைக்கப்பட்டது போன்ற சில நன்மைகளை வழங்குகின்றன