د ماشین زده کړې کې د لوی ډیټاسیټونو سره کار کولو محدودیتونه څه دي؟
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 لوی ډیټاسیټونو نصبولو یو له لومړني محدودیتونو څخه
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه, د ماشین زده کړې کې پرمختګ, د GCP BigQuery او خلاص ډاټاسیټونه
د مخکینۍ پروسس کولو مرحله کې د لیکیکون اندازه څنګه محدوده ده؟
د TensorFlow سره د ژورې زده کړې دمخه پروسس کولو مرحله کې د لیکیکون اندازه د ډیری فکتورونو له امله محدوده ده. لغت، چې د لغتونو په نوم هم یادیږي، د ټولو ځانګړو کلمو یا ټوکونو مجموعه ده چې په ورکړل شوي ډیټاسیټ کې شتون لري. د پروسس کولو دمخه مرحله کې د خام متن ډیټا په داسې شکل بدلول شامل دي چې د روزنې لپاره مناسب وي
- خپور شوی مصنوعي استخباراتو, EITC/AI/DLTF ژور زده کړه د TensorFlow سره, ټیسسر فولډ, د مخه پروسس ورکول, د ازموینې بیاکتنه
په TensorFlow.js کې د مراجعینو اړخ ماډلونو کارولو محدودیتونه څه دي؟
کله چې د TensorFlow.js سره کار کوئ، نو دا مهمه ده چې د مراجعینو اړخ ماډلونو کارولو محدودیتونه په پام کې ونیسئ. په TensorFlow.js کې د پیرودونکي اړخ ماډلونه د ماشین زده کړې ماډلونو ته اشاره کوي چې په مستقیم ډول په ویب براوزر یا د پیرودونکي وسیله کې اجرا کیږي، پرته له دې چې د سرور اړخ زیربنا ته اړتیا ولري. پداسې حال کې چې د پیرودونکي اړخ ماډل ځینې ګټې وړاندې کوي لکه محرمیت او کم شوی