Cos'è una codifica a caldo?
L'hot encoding è una tecnica frequentemente utilizzata nel campo del deep learning, in particolare nel contesto dell'apprendimento automatico e delle reti neurali. In TensorFlow, una popolare libreria di deep learning, la codifica a caldo è un metodo utilizzato per rappresentare dati categorici in un formato che può essere facilmente elaborato da algoritmi di machine learning. In
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, Apprendimento approfondito EITC/AI/DLTF con TensorFlow, Libreria di deep learning di TensorFlow, Impara
Come configurare una cloud shell?
Per configurare una Cloud Shell nella Google Cloud Platform (GCP), è necessario seguire alcuni passaggi. Cloud Shell è un ambiente shell interattivo basato sul Web che fornisce l'accesso a una macchina virtuale (VM) con strumenti e librerie preinstallati. Ti consente di gestire le tue risorse GCP ed eseguire varie attività senza necessità
- Pubblicato in Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Introduzione a GCP, Cloud Shell
Come distinguere Google Cloud Console e Google Cloud Platform?
Google Cloud Console e Google Cloud Platform sono due componenti distinti all'interno dell'ecosistema più ampio dei servizi Google Cloud. Sebbene siano strettamente correlati, è importante comprendere le differenze tra loro per navigare e utilizzare in modo efficace l'ambiente Google Cloud. La console Google Cloud, nota anche come console GCP, lo è
Le caratteristiche che rappresentano i dati dovrebbero essere in formato numerico e organizzate in colonne di caratteristiche?
Nel campo del machine learning, in particolare nell’ambito dei big data per l’addestramento di modelli nel cloud, la rappresentazione dei dati gioca un ruolo cruciale nel successo del processo di apprendimento. Le caratteristiche, che sono le singole proprietà o caratteristiche misurabili dei dati, sono generalmente organizzate in colonne di caratteristiche. Mentre lo è
Qual è il tasso di apprendimento nel machine learning?
Il tasso di apprendimento è un parametro cruciale per l’ottimizzazione del modello nel contesto dell’apprendimento automatico. Determina la dimensione del passo ad ogni iterazione della fase di addestramento, in base alle informazioni ottenute dalla fase di addestramento precedente. Regolando la velocità di apprendimento, possiamo controllare la velocità con cui il modello apprende dai dati di training e
La ripartizione dei dati solitamente consigliata tra formazione e valutazione è corrispondente all'80-20%?
La consueta divisione tra formazione e valutazione nei modelli di machine learning non è fissa e può variare in base a vari fattori. Tuttavia, in genere si consiglia di destinare una parte significativa dei dati alla formazione, in genere circa il 70-80%, e riservare la parte rimanente alla valutazione, che sarebbe circa il 20-30%. Questa divisione lo garantisce
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ulteriori passaggi nell'apprendimento automatico, Big data per l'addestramento di modelli nel cloud
Le soluzioni cloud di Google possono essere utilizzate per disaccoppiare l'elaborazione dallo storage per un addestramento più efficiente del modello ML con i big data?
L’addestramento efficiente di modelli di machine learning con big data è un aspetto cruciale nel campo dell’intelligenza artificiale. Google offre soluzioni specializzate che consentono di separare l'elaborazione dall'archiviazione, consentendo processi di formazione efficienti. Queste soluzioni, come Google Cloud Machine Learning, GCP BigQuery e set di dati aperti, forniscono un framework completo per avanzare
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Progressi nell'apprendimento automatico, GCP BigQuery e set di dati aperti
Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) offre l'acquisizione e la configurazione automatiche delle risorse e gestisce l'arresto delle risorse al termine dell'addestramento del modello?
Cloud Machine Learning Engine (CMLE) è un potente strumento fornito da Google Cloud Platform (GCP) per addestrare modelli di machine learning in modo distribuito e parallelo. Tuttavia, non offre l'acquisizione e la configurazione automatiche delle risorse, né gestisce l'arresto delle risorse una volta terminato il training del modello. In questa risposta, lo faremo
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Progressi nell'apprendimento automatico, GCP BigQuery e set di dati aperti
È possibile addestrare modelli di machine learning su set di dati arbitrariamente grandi senza intoppi?
L’addestramento di modelli di machine learning su set di dati di grandi dimensioni è una pratica comune nel campo dell’intelligenza artificiale. Tuttavia, è importante notare che la dimensione del set di dati può comportare sfide e potenziali intoppi durante il processo di formazione. Parliamo della possibilità di addestrare modelli di machine learning su set di dati arbitrariamente grandi e il
Quando si utilizza CMLE, la creazione di una versione richiede la specifica di un'origine di un modello esportato?
Quando si utilizza CMLE (Cloud Machine Learning Engine) per creare una versione, è necessario specificare un'origine di un modello esportato. Questo requisito è importante per diversi motivi, che verranno spiegati in dettaglio in questa risposta. Innanzitutto capiamo cosa si intende per “modello esportato”. Nel contesto di CMLE, un modello esportato