Come etichettare i dati che non dovrebbero influenzare l'addestramento del modello (ad esempio, importanti solo per gli esseri umani)?
Quando si preparano set di dati per attività di apprendimento automatico supervisionato su Google Cloud AI Platform, è comune imbattersi in metadati o annotazioni che hanno scopi informativi o organizzativi per gli utenti umani, ma non sono destinati a influenzare il processo di addestramento di un modello di apprendimento automatico. Gestire correttamente questi punti dati è importante per prevenire errori involontari.
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Piattaforma AI di Google Cloud, Servizio di etichettatura dati Cloud AI
In che modo dovrebbero essere etichettati i dati relativi alla previsione delle serie temporali, in cui il risultato è costituito dagli ultimi x elementi in una data riga?
Quando si preparano i dati per attività di previsione di serie temporali, in particolare quando si utilizza Google Cloud AI Platform e il suo servizio di etichettatura dei dati, la metodologia di etichettatura dei dati è determinata dalla natura specifica del problema di previsione. Se l'obiettivo è prevedere gli ultimi x elementi in una determinata riga, il processo di etichettatura dei dati deve
È possibile installare Pipelines Dashboard sul proprio computer?
La Dashboard Pipelines, spesso associata a Google Cloud AI Platform Pipelines (ora Vertex AI Pipelines), è un'interfaccia utente basata sul web progettata per visualizzare, gestire e monitorare i flussi di lavoro di machine learning (ML) eseguiti come pipeline. La dashboard consente agli utenti di visualizzare le esecuzioni delle pipeline, ispezionare gli output dei componenti, monitorare lo stato di esecuzione e interagire con gli artefatti generati durante l'ML.
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Piattaforma AI di Google Cloud, Configurazione delle pipeline di AI Platform
Come installare JAX su Hailo 8?
L'installazione di JAX sulla piattaforma Hailo-8 richiede una conoscenza approfondita sia del framework JAX che dello stack hardware/software di Hailo-8. Hailo-8 è un acceleratore di intelligenza artificiale specializzato, progettato per dispositivi edge, ottimizzato per l'esecuzione di attività di inferenza di deep learning con elevata efficienza e basso consumo energetico. JAX, sviluppato da Google, è una libreria Python per applicazioni ad alte prestazioni.
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Piattaforma AI di Google Cloud, Introduzione a JAX
Qual è la definizione del termine attribuzione nel contesto ML?
L'attribuzione nel contesto dell'apprendimento automatico, in particolare all'interno del framework di Google Cloud AI Platform per le spiegazioni dei modelli, si riferisce al processo di quantificazione del contributo di ciascuna caratteristica di input alla previsione del modello per un'istanza specifica. Questo concetto è fondamentale per l'intelligenza artificiale spiegabile (XAI), il cui obiettivo è fornire trasparenza in modelli complessi, spesso
L'utilizzo del formato dati bfloat16 richiede tecniche di programmazione speciali (Python) per TPU?
L'utilizzo del formato dati bfloat16 (brain floating point 16) è un fattore chiave per massimizzare le prestazioni e l'efficienza delle TPU di Google Cloud, in particolare con le architetture TPU v2 e v3. È importante comprendere se il suo utilizzo richieda tecniche di programmazione speciali in Python, soprattutto quando si utilizzano framework di machine learning diffusi come TensorFlow.
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Competenza in Machine Learning, Immergersi nel TPU v2 e v3
Il comando render.render_vis(model, obj) proviene dalla libreria Lucid?
Il comando `render.render_vis(model, obj)` è effettivamente associato alla libreria Lucid, una libreria open source sviluppata principalmente dai ricercatori di Google. Lucid è specificamente progettata per l'interpretabilità delle reti neurali, in particolare nel contesto della visualizzazione e della comprensione del funzionamento interno delle reti neurali convoluzionali (CNN). La libreria fornisce un'interfaccia di alto livello per la generazione di visualizzazioni.
Kubeflow può essere installato sui propri server?
Sì, Kubeflow può essere installato sui tuoi server. Kubeflow è un toolkit di machine learning (ML) open source progettato per funzionare su Kubernetes, una piattaforma di orchestrazione di container ampiamente adottata. Il suo design è intrinsecamente cloud-agnostic, il che significa che può essere distribuito su una varietà di infrastrutture, inclusi server on-premise, cloud privati o cloud pubblici come Google Kubernetes.
La modalità Eager si disattiva automaticamente quando si passa a una nuova cella nel notebook?
La domanda riguarda il comportamento della modalità di esecuzione eager di TensorFlow in ambienti interattivi come i notebook Jupyter, in particolare per quanto riguarda la disattivazione automatica della modalità eager durante la transizione tra diverse celle del notebook. Comprendere l'esecuzione eager di TensorFlow TensorFlow offre due modalità principali per l'esecuzione delle operazioni: la modalità graph (il tradizionale grafo computazionale statico) e la modalità di esecuzione eager. Eager
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Progressi nell'apprendimento automatico, Modalità TensorFlow Eager
È possibile lavorare su modelli privati, con accesso limitato ai collaboratori aziendali, all'interno di TensorFlowHub?
TensorFlow Hub (TF Hub) è un repository di modelli di apprendimento automatico pre-addestrati, progettato per facilitare la condivisione e il riutilizzo dei componenti dei modelli tra diversi progetti e team. È ampiamente utilizzato per distribuire modelli per attività come la classificazione di immagini, la codifica di testo e altre applicazioni di apprendimento automatico all'interno dell'ecosistema TensorFlow. Quando si affronta la questione
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Progressi nell'apprendimento automatico, TensorFlow Hub per un machine learning più produttivo
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