Quali sono i passaggi coinvolti nella preparazione dei nostri dati per l'addestramento di un modello di machine learning utilizzando la libreria Pandas?
Nel campo dell'apprendimento automatico, la preparazione dei dati gioca un ruolo cruciale nel successo dell'addestramento di un modello. Quando si usa la libreria Pandas, ci sono diversi passaggi coinvolti nella preparazione dei dati per l'addestramento di un modello di machine learning. Questi passaggi includono il caricamento dei dati, la pulizia dei dati, la trasformazione dei dati e la suddivisione dei dati. Il primo passo
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Qual è il processo di creazione di un file CSV che elenca il percorso e l'etichetta per ogni immagine nel nostro set di dati?
La creazione di un file CSV che elenchi il percorso e l'etichetta per ogni immagine in un set di dati è un passaggio essenziale nella preparazione dei dati per le attività di apprendimento automatico, in particolare nel campo della visione artificiale. Questo processo comporta l'organizzazione delle immagini, l'estrazione dei relativi percorsi ed etichette e la formattazione dei dati in un file CSV. Iniziare,
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Qual è il metodo consigliato per organizzare e gestire le immagini e i dati etichettati in Google Cloud Storage?
L'organizzazione e la gestione di immagini e dati etichettati in Google Cloud Storage è un passaggio cruciale nel processo di creazione e addestramento di modelli di machine learning. Strutturando e archiviando correttamente i tuoi dati, puoi garantire un accesso efficiente, una collaborazione semplice e un utilizzo efficace delle risorse fornite da Google Cloud Platform. In questo campo, AutoML Vision,
Come possiamo raccogliere una grande quantità di foto etichettate per addestrare il nostro modello utilizzando AutoML Vision?
Per raccogliere una grande quantità di foto etichettate per addestrare il tuo modello utilizzando AutoML Vision, puoi adottare diversi approcci. AutoML Vision è un potente strumento fornito da Google Cloud che consente agli sviluppatori di creare modelli di machine learning personalizzati per le attività di riconoscimento delle immagini. Addestrando questi modelli con foto etichettate, puoi migliorare
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Che cos'è AutoML Vision e in che modo aiuta a creare e distribuire modelli di machine learning personalizzati?
AutoML Vision è un potente strumento offerto da Google Cloud Machine Learning che consente agli utenti di creare e distribuire modelli di machine learning personalizzati per le attività di riconoscimento delle immagini. È progettato per semplificare il processo di sviluppo di modelli di intelligenza artificiale, rendendolo accessibile agli utenti con competenze limitate di machine learning. Con AutoML Vision, gli utenti possono addestrarsi facilmente
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