মেশিন লার্নিংয়ে বড় ডেটাসেটের সাথে কাজ করার সীমাবদ্ধতাগুলি কী কী?
মেশিন লার্নিংয়ে বৃহৎ ডেটাসেট নিয়ে কাজ করার সময়, তৈরি করা মডেলগুলির দক্ষতা এবং কার্যকারিতা নিশ্চিত করার জন্য বেশ কিছু সীমাবদ্ধতা বিবেচনা করা প্রয়োজন। এই সীমাবদ্ধতাগুলি বিভিন্ন দিক থেকে দেখা দিতে পারে যেমন কম্পিউটেশনাল রিসোর্স, মেমরির সীমাবদ্ধতা, ডেটা গুণমান এবং মডেল জটিলতা। বড় ডেটাসেট ইনস্টল করার প্রাথমিক সীমাবদ্ধতাগুলির মধ্যে একটি
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, EITC/AI/GCML গুগল ক্লাউড মেশিন লার্নিং, মেশিন লার্নিং এ অগ্রগতি, জিসিপি বিগকোয়ারি এবং ওপেন ডেটাসেট
প্রিপ্রসেসিং ধাপে অভিধানের আকার কীভাবে সীমাবদ্ধ?
TensorFlow এর সাথে গভীর শিক্ষার প্রিপ্রসেসিং ধাপে অভিধানের আকার বিভিন্ন কারণের কারণে সীমিত। অভিধান, শব্দভান্ডার নামেও পরিচিত, একটি প্রদত্ত ডেটাসেটে উপস্থিত সমস্ত অনন্য শব্দ বা টোকেনের একটি সংগ্রহ। প্রি-প্রসেসিং ধাপে প্রশিক্ষণের জন্য উপযুক্ত একটি বিন্যাসে কাঁচা পাঠ্য ডেটা রূপান্তর করা জড়িত
- প্রকাশিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, টেনসরফ্লো দিয়ে ইআইটিসি/এআই/ডিএলটিএফ ডিপ লার্নিং, TensorFlow, প্রিপ্রোসেসিং কন্টিনিউড, পরীক্ষার পর্যালোচনা
TensorFlow.js-এ ক্লায়েন্ট-সাইড মডেল ব্যবহার করার সীমাবদ্ধতা কী?
TensorFlow.js এর সাথে কাজ করার সময়, ক্লায়েন্ট-সাইড মডেল ব্যবহার করার সীমাবদ্ধতা বিবেচনা করা গুরুত্বপূর্ণ। TensorFlow.js-এ ক্লায়েন্ট-সাইড মডেলগুলি মেশিন লার্নিং মডেলগুলিকে বোঝায় যেগুলি সার্ভার-সাইড অবকাঠামোর প্রয়োজন ছাড়াই সরাসরি ওয়েব ব্রাউজারে বা ক্লায়েন্টের ডিভাইসে কার্যকর করা হয়। যদিও ক্লায়েন্ট-সাইড মডেলগুলি কিছু সুবিধা প্রদান করে যেমন গোপনীয়তা এবং হ্রাস