머신러닝에서 대규모 데이터 세트를 작업할 때 제한 사항은 무엇입니까?
수요일, 24 April 2024
by Thi Thu Huyen 모니카 트란
기계 학습에서 대규모 데이터 세트를 처리할 때 개발 중인 모델의 효율성과 효과를 보장하기 위해 고려해야 할 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 이러한 제한은 계산 리소스, 메모리 제약, 데이터 품질 및 모델 복잡성과 같은 다양한 측면에서 발생할 수 있습니다. 대규모 데이터 세트 설치의 주요 제한 사항 중 하나
전처리 단계에서 어휘집의 크기는 어떻게 제한됩니까?
화요일, 08 8월 2023
by EITCA 아카데미
TensorFlow를 사용한 딥 러닝의 전처리 단계에서 어휘의 크기는 여러 요인으로 인해 제한됩니다. 어휘라고도 하는 어휘집은 주어진 데이터 세트에 있는 모든 고유한 단어 또는 토큰의 모음입니다. 전처리 단계에는 원시 텍스트 데이터를 교육에 적합한 형식으로 변환하는 작업이 포함됩니다.
TensorFlow.js에서 클라이언트 측 모델을 사용할 때의 제한 사항은 무엇인가요?
수요일 02 8월 2023
by EITCA 아카데미
TensorFlow.js로 작업할 때 클라이언트 측 모델 사용의 제한 사항을 고려하는 것이 중요합니다. TensorFlow.js의 클라이언트 측 모델은 서버 측 인프라 없이도 웹 브라우저 또는 클라이언트 장치에서 직접 실행되는 기계 학습 모델을 나타냅니다. 클라이언트 측 모델은 개인 정보 보호 및 축소와 같은 특정 이점을 제공하지만