Perché è necessario applicare ottimizzazioni nell'apprendimento automatico?
Le ottimizzazioni svolgono un ruolo cruciale nell'apprendimento automatico poiché ci consentono di migliorare le prestazioni e l'efficienza dei modelli, portando in definitiva a previsioni più accurate e tempi di addestramento più rapidi. Nel campo dell’intelligenza artificiale, in particolare del deep learning avanzato, le tecniche di ottimizzazione sono essenziali per raggiungere risultati all’avanguardia. Uno dei motivi principali per candidarsi
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, OTTIMIZZAZIONE, Ottimizzazione per l'apprendimento automatico
Quando si verifica il sovraadattamento?
L’overfitting si verifica nel campo dell’intelligenza artificiale, in particolare nel dominio dell’apprendimento profondo avanzato, più specificamente nelle reti neurali, che sono le basi di questo campo. L’overfitting è un fenomeno che si verifica quando un modello di machine learning viene addestrato troppo bene su un particolare set di dati, al punto da diventare eccessivamente specializzato
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Reti neurali, Fondamenti di reti neurali
Per cosa sono state progettate inizialmente le reti neurali convoluzionali?
Le reti neurali convoluzionali (CNN) sono state progettate inizialmente allo scopo di riconoscere le immagini nel campo della visione artificiale. Queste reti sono un tipo specializzato di rete neurale artificiale che ha dimostrato di essere altamente efficace nell'analisi dei dati visivi. Lo sviluppo delle CNN è stato guidato dalla necessità di creare modelli che potessero essere accurati
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Visione artificiale avanzata, Reti neurali convoluzionali per il riconoscimento delle immagini
Le reti neurali convoluzionali possono gestire i dati sequenziali incorporando le convoluzioni nel tempo, come utilizzato nei modelli Convolutional Sequence to Sequence?
Le reti neurali convoluzionali (CNN) sono state ampiamente utilizzate nel campo della visione artificiale per la loro capacità di estrarre caratteristiche significative dalle immagini. Tuttavia, la loro applicazione non è limitata alla sola elaborazione delle immagini. Negli ultimi anni, i ricercatori hanno esplorato l'uso delle CNN per la gestione di dati sequenziali, come dati di testo o di serie temporali. Uno
I Generative Adversarial Network (GAN) si basano sull'idea di un generatore e di un discriminatore?
I GAN sono specificamente progettati sulla base del concetto di generatore e discriminatore. I GAN sono una classe di modelli di deep learning costituiti da due componenti principali: un generatore e un discriminatore. Il generatore in un GAN è responsabile della creazione di campioni di dati sintetici che assomigliano ai dati di addestramento. Ci vuole rumore casuale come
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Modelli generativi avanzati, Moderni modelli a variabili latenti