ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਮੀਆਂ ਹਨ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵੇਲੇ, ਕਈ ਸੀਮਾਵਾਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਿਚਾਰੇ ਜਾਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਹ ਸੀਮਾਵਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹਿਲੂਆਂ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਰੋਤ, ਮੈਮੋਰੀ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਜਟਿਲਤਾ। ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨੂੰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਸੀਮਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ
ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਪਗ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਕੋਸ਼ ਦਾ ਆਕਾਰ ਕਿਵੇਂ ਸੀਮਿਤ ਹੈ?
ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਨਾਲ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਕੋਸ਼ ਦਾ ਆਕਾਰ ਕਈ ਕਾਰਕਾਂ ਕਰਕੇ ਸੀਮਤ ਹੈ। ਸ਼ਬਦਕੋਸ਼, ਜਿਸਨੂੰ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਕਿਸੇ ਦਿੱਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਸਾਰੇ ਵਿਲੱਖਣ ਸ਼ਬਦਾਂ ਜਾਂ ਟੋਕਨਾਂ ਦਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਹੈ। ਪ੍ਰੀ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਕੱਚੇ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ
- ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ, ਈਆਈਟੀਸੀ/ਏਆਈ/ਡੀਐਲਟੀਐਫ ਦੀਪ ਸਿਖਲਾਈ ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਨਾਲ, TensorFlow, ਪੂਰਵ ਸੰਚਾਰਿਆ, ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ
TensorFlow.js ਵਿੱਚ ਕਲਾਇੰਟ-ਸਾਈਡ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਕੀ ਹਨ?
TensorFlow.js ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਕਲਾਇੰਟ-ਸਾਈਡ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। TensorFlow.js ਵਿੱਚ ਕਲਾਇੰਟ-ਸਾਈਡ ਮਾਡਲ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਕਿਸੇ ਸਰਵਰ-ਸਾਈਡ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸਿੱਧੇ ਵੈੱਬ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਜਾਂ ਕਲਾਇੰਟ ਦੇ ਡੀਵਾਈਸ 'ਤੇ ਚਲਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਕਲਾਇੰਟ-ਸਾਈਡ ਮਾਡਲ ਕੁਝ ਫਾਇਦੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਘਟਾਏ ਗਏ