کله چې د ماشین زده کړې کې د لوی ډیټاسیټونو سره معامله کوئ ، نو ډیری محدودیتونه شتون لري چې باید په پام کې ونیول شي ترڅو ډاډ ترلاسه شي چې د ماډلونو موثریت او اغیزمنتوب رامینځته کیږي. دا محدودیتونه د مختلفو اړخونو څخه رامینځته کیدی شي لکه کمپیوټري سرچینې، د حافظې محدودیتونه، د معلوماتو کیفیت، او د ماډل پیچلتیا.
د ماشین زده کړې کې د لوی ډیټاسیټونو نصبولو یو له لومړني محدودیتونو څخه د ډیټا پروسس او تحلیل لپاره اړین کمپیوټري سرچینې دي. لوی ډیټاسیټونه عموما د پروسس کولو ډیر ځواک او حافظې ته اړتیا لري، کوم چې د محدودو سرچینو سره د سیسټمونو لپاره ننګونې کیدی شي. دا کولی شي د روزنې اوږدې مودې لامل شي ، د زیربنا سره تړلي لګښتونه ډیر کړي ، او د فعالیت احتمالي مسلو که هارډویر نشي کولی د ډیټاسیټ اندازې په مؤثره توګه اداره کړي.
د حافظې محدودیتونه یو بل مهم محدودیت دی کله چې د لوی ډیټاسیټونو سره کار کوي. په حافظه کې د ډیټا لوی مقدار ذخیره کول او اداره کول کیدی شي غوښتنه وي ، په ځانګړي توګه کله چې د پیچلو ماډلونو سره معامله وکړئ چې د کار کولو لپاره د پام وړ حافظې ته اړتیا لري. د حافظې ناکافي تخصیص کولی شي د حافظې څخه بهر غلطی ، ورو فعالیت ، او په یوځل کې د ټول ډیټا سیټ پروسس کولو کې ناتواني لامل شي ، چې د فرعي غوره ماډل روزنې او ارزونې لامل کیږي.
د ډیټا کیفیت د ماشین زده کړې کې خورا مهم دی، او لوی ډیټاسیټونه کولی شي ډیری وختونه د معلوماتو پاکولو، ورک شوي ارزښتونو، بهرنیانو، او شور پورې اړوند ننګونې معرفي کړي. د لوی ډیټاسیټونو پاکول او پری پروسس کول کیدی شي د وخت مصرف او د سرچینو خورا ډیر وي ، او په ډیټا کې غلطۍ کولی شي د دوی روزل شوي ماډلونو فعالیت او دقت باندې منفي اغیزه وکړي. د ډیټا کیفیت ډاډمن کول خورا مهم کیږي کله چې د لوی ډیټاسیټونو سره کار کوي ترڅو د تعصب او غلطۍ مخه ونیسي چې د ماډل وړاندوینې اغیزه کولی شي.
د ماډل پیچلتیا یو بل محدودیت دی چې د لوی ډیټاسیټونو سره معامله کولو کې رامینځته کیږي. ډیر ډیټا کولی شي د ډیرو پیرامیټونو سره ډیر پیچلي ماډلونه رامینځته کړي ، کوم چې کولی شي د ډیر فټینګ خطر ډیر کړي. اوور فټینګ هغه وخت رامینځته کیږي کله چې یو ماډل د روزنې ډیټا کې د اصلي نمونو په پرتله شور زده کوي ، چې په پایله کې د نه لیدل شوي ډیټا ضعیف عمومي کولو لامل کیږي. په لویو ډیټاسیټونو کې د روزل شوي ماډلونو پیچلتیا اداره کول محتاط منظم کولو، د ځانګړتیاوو انتخاب، او د هایپرپرامیټر ټونینګ ته اړتیا لري ترڅو د ډیر فټینګ مخه ونیسي او قوي فعالیت ډاډمن کړي.
سربیره پردې ، توزیع کول یو مهم پام دی کله چې د ماشین زده کړې کې د لوی ډیټاسیټونو سره کار کوي. لکه څنګه چې د ډیټاسیټ اندازه وده کوي، دا اړینه ده چې د توزیع وړ او اغیزمن الګوریتمونه او کاري فلو ډیزاین کړئ چې کولی شي د فعالیت سره موافقت پرته د ډیټا زیات شوي حجم اداره کړي. د توزیع شوي کمپیوټري چوکاټونو څخه ګټه پورته کول، د موازي پروسس کولو تخنیکونه، او د کلاوډ پر بنسټ حلونه کولی شي د توزیع کولو ننګونو په حل کولو کې مرسته وکړي او د لوی ډیټاسیټونو پروسس په اغیزمنه توګه فعال کړي.
پداسې حال کې چې د ماشین زده کړې کې د لوی ډیټاسیټونو سره کار کول د ډیر دقیق او قوي ماډلونو احتمال وړاندیز کوي ، دا یو شمیر محدودیتونه هم وړاندې کوي چې باید په احتیاط سره اداره شي. د کمپیوټري سرچینو ، حافظې محدودیتونو ، ډیټا کیفیت ، ماډل پیچلتیا ، او توزیع کولو پورې اړوند مسلو پوهیدل او حل کول اړین دي ترڅو د ماشین زده کړې غوښتنلیکونو کې د لوی ډیټاسیټونو ارزښت په مؤثره توګه وکاروي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه د ماشین زده کړې کې پرمختګ:
- ایا د ماشین زده کړه یو څه ډیالوژیکي مرسته کولی شي؟
- د TensorFlow د لوبې ډګر څه شی دی؟
- ایا د لیوال حالت د TensorFlow توزیع شوي کمپیوټري فعالیت مخه نیسي؟
- ایا د ګوګل کلاوډ حلونه د لوی ډیټا سره د ML ماډل خورا مؤثره روزنې لپاره د ذخیره کولو څخه کمپیوټري کولو لپاره کارول کیدی شي؟
- ایا د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې انجن (CMLE) د ماډل روزنې پای ته رسیدو وروسته د اتوماتیک سرچینو استملاک او ترتیب او د سرچینو بندول اداره کوي؟
- ایا دا ممکنه ده چې د ماشین زده کړې ماډلونه په خپل سري ډول لوی ډیټا سیټونو کې پرته له کوم خنډ سره وروزل شي؟
- کله چې CMLE کاروئ، ایا د نسخې رامینځته کول د صادر شوي ماډل سرچینې مشخص کولو ته اړتیا لري؟
- ایا CMLE کولی شي د ګوګل کلاوډ ذخیره ډیټا څخه لوستل شي او د تحلیل لپاره ټاکل شوي روزل شوي ماډل وکاروئ؟
- ایا Tensorflow د ژور عصبي شبکو (DNNs) روزنې او تحلیل لپاره کارول کیدی شي؟
- د ګریډینټ بوسټینګ الګوریتم څه شی دی؟
د ماشین زده کړې پرمختګ کې نورې پوښتنې او ځوابونه وګورئ