مشین لرننگ میں بڑے ڈیٹاسیٹس کے ساتھ کام کرنے میں کیا حدود ہیں؟
مشین لرننگ میں بڑے ڈیٹاسیٹس کے ساتھ کام کرتے وقت، تیار کیے جانے والے ماڈلز کی کارکردگی اور تاثیر کو یقینی بنانے کے لیے کئی حدود ہیں جن پر غور کرنے کی ضرورت ہے۔ یہ حدود مختلف پہلوؤں سے پیدا ہوسکتی ہیں جیسے کمپیوٹیشنل وسائل، میموری کی رکاوٹیں، ڈیٹا کوالٹی، اور ماڈل کی پیچیدگی۔ بڑے ڈیٹا سیٹس کو انسٹال کرنے کی بنیادی حدود میں سے ایک
- میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/GCML گوگل کلاؤڈ مشین لرننگ, مشین لرننگ میں ترقی, GCP BigQuery اور کھلی ڈیٹاسیٹس
پری پروسیسنگ مرحلے میں لغت کا سائز کیسے محدود ہے؟
TensorFlow کے ساتھ گہری سیکھنے کے پری پروسیسنگ مرحلے میں لغت کا سائز کئی عوامل کی وجہ سے محدود ہے۔ لغت، جسے الفاظ کے نام سے بھی جانا جاتا ہے، دیئے گئے ڈیٹاسیٹ میں موجود تمام منفرد الفاظ یا ٹوکنز کا مجموعہ ہے۔ پری پروسیسنگ مرحلے میں خام ٹیکسٹ ڈیٹا کو تربیت کے لیے موزوں فارمیٹ میں تبدیل کرنا شامل ہے۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, ای آئی ٹی سی/اے آئی/ڈی ایل ٹی ایف ڈیپ لرننگ ٹینسرفلو کے ساتھ, TensorFlow, پیشگی کارروائی, امتحان کا جائزہ
TensorFlow.js میں کلائنٹ سائیڈ ماڈل استعمال کرنے کی کیا حدود ہیں؟
TensorFlow.js کے ساتھ کام کرتے وقت، کلائنٹ سائیڈ ماڈلز کے استعمال کی حدود پر غور کرنا ضروری ہے۔ TensorFlow.js میں کلائنٹ سائیڈ ماڈلز مشین لرننگ ماڈلز کا حوالہ دیتے ہیں جو سرور سائیڈ انفراسٹرکچر کی ضرورت کے بغیر براہ راست ویب براؤزر میں یا کلائنٹ کے ڈیوائس پر عمل میں آتے ہیں۔ جبکہ کلائنٹ سائیڈ ماڈل کچھ فوائد پیش کرتے ہیں جیسے رازداری اور کم