Di fêrbûna makîneyê de di xebata bi daneyên mezin de çi sînor hene?
Dema ku di fêrbûna makîneyê de bi danehevên mezin re mijûl dibin, çend sînor hene ku hewce ne ku bêne hesibandin da ku karûbar û bikêrhatîbûna modelên ku têne pêşve xistin were misoger kirin. Van sînoran dikarin ji aliyên cihêreng ên wekî çavkaniyên hesabker, astengiyên bîranînê, kalîteya daneyê, û tevliheviya modelê derkevin holê. Yek ji sînorên bingehîn ên sazkirina daneyên mezin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Di Fêrbûna Makîneyê de pêşve diçin, GCP BigQuery û danûstandinên vekirî
Di qonaxa pêşdibistanê de mezinahiya ferhengê çawa bi sînor e?
Mezinahiya ferhengê di gava pêşdibistanê ya fêrbûna kûr a bi TensorFlow re ji ber çend faktoran sînordar e. Ferheng, ku wekî ferheng jî tê zanîn, berhevokek ji hemî peyvên yekta an nîşanekan e ku di danegehek diyarkirî de hene. Pêvajoya pêşdibistanê veguherîna daneya nivîsa xav li formek ji bo perwerdehiyê guncan e
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow, TensorFlow, Pêş-pêşkeftin hat domandin, Nirxandina îmtîhanê
Sînorên karanîna modelên alîgirê xerîdar li TensorFlow.js çi ne?
Dema ku bi TensorFlow.js re dixebitin, girîng e ku meriv sînorên karanîna modelên xerîdar bihesibîne. Modelên ji hêla xerîdar ve di TensorFlow.js de modelên fêrbûna makîneyê vedibêjin ku rasterast di geroka webê an li ser cîhaza xerîdar de têne darve kirin, bêyî ku hewcedariya binesaziyek alîgirê serverê hebe. Dema ku modelên alîgirê xerîdar hin avantajên wekî nepenî û kêmkirî pêşkêşî dikin