Se si utilizza un modello di Google e lo si addestra sulla propria istanza, Google mantiene i miglioramenti apportati dai dati di addestramento?
Quando si utilizza un modello Google e lo si addestra sulla propria istanza, la questione se Google mantenga o meno i miglioramenti apportati dai dati di addestramento dipende da diversi fattori, tra cui lo specifico servizio o strumento Google utilizzato e i termini di servizio associati a tale strumento. Nel contesto del modello di Google Cloud,
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduzione, Cos'è l'apprendimento automatico
Come si fa a sapere quale modello di ML utilizzare prima di addestrarlo?
Selezionare il modello di apprendimento automatico appropriato prima dell'addestramento è un passaggio essenziale per lo sviluppo di un sistema di intelligenza artificiale di successo. La scelta del modello può influire significativamente sulle prestazioni, l'accuratezza e l'efficienza della soluzione. Per prendere una decisione informata, è necessario considerare diversi fattori, tra cui la natura dei dati, il tipo di problema e le risorse computazionali.
L'apprendimento automatico può essere utilizzato per prevedere il rischio di malattie coronariche?
L'apprendimento automatico è emerso come uno strumento potente nel settore sanitario, in particolare nel dominio della previsione del rischio di malattia coronarica (CHD). La malattia coronarica, una condizione caratterizzata dal restringimento delle arterie coronarie dovuto all'accumulo di placca, rimane una delle principali cause di morbilità e mortalità in tutto il mondo. L'approccio tradizionale alla valutazione
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduzione, Cos'è l'apprendimento automatico
Quali sono le metriche di valutazione delle prestazioni di un modello?
Nel campo dell'apprendimento automatico, in particolare quando si utilizzano piattaforme come Google Cloud Machine Learning, la valutazione delle prestazioni di un modello è un'attività critica che garantisce l'efficacia e l'affidabilità del modello. Le metriche di valutazione delle prestazioni di un modello sono diverse e vengono scelte in base al tipo di problema affrontato, che si tratti di
Cos'è la regressione lineare?
La regressione lineare è un metodo statistico fondamentale ampiamente utilizzato nel dominio dell'apprendimento automatico, in particolare in attività di apprendimento supervisionato. Funge da algoritmo fondamentale per prevedere una variabile dipendente continua basata su una o più variabili indipendenti. La premessa della regressione lineare è stabilire una relazione lineare tra le variabili,
È possibile combinare diversi modelli di ML e creare un'IA master?
Combinare diversi modelli di apprendimento automatico (ML) per creare un sistema più robusto ed efficace, spesso definito ensemble o "master AI", è una tecnica consolidata nel campo dell'intelligenza artificiale. Questo approccio sfrutta i punti di forza di più modelli per migliorare le prestazioni predittive, aumentare l'accuratezza e migliorare l'affidabilità complessiva del
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduzione, Cos'è l'apprendimento automatico
Quali sono alcuni degli algoritmi più comuni utilizzati nell'apprendimento automatico?
L'apprendimento automatico, un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale, implica l'uso di algoritmi e modelli statistici per consentire ai computer di eseguire attività senza istruzioni esplicite, basandosi invece su pattern e inferenza. All'interno di questo dominio, sono stati sviluppati numerosi algoritmi per affrontare vari tipi di problemi, che vanno dalla classificazione e regressione al clustering e alla riduzione della dimensionalità.
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduzione, Cos'è l'apprendimento automatico
Come può l'apprendimento automatico essere applicato ai dati relativi ai permessi di costruzione?
Il machine learning (ML) offre un vasto potenziale per trasformare la gestione e l'elaborazione dei dati sui permessi di costruzione, un aspetto critico della pianificazione e dello sviluppo urbano. L'applicazione del ML in questo dominio può migliorare significativamente l'efficienza, l'accuratezza e i processi decisionali. Per comprendere come il machine learning può essere applicato efficacemente ai dati sui permessi di costruzione, è essenziale
Quando i materiali di lettura parlano di "scegliere l'algoritmo giusto", significa che fondamentalmente tutti gli algoritmi possibili esistono già? Come facciamo a sapere che un algoritmo è quello "giusto" per un problema specifico?
Quando si discute di "scegliere l'algoritmo giusto" nel contesto dell'apprendimento automatico, in particolare nel quadro dell'intelligenza artificiale fornita da piattaforme come Google Cloud Machine Learning, è importante comprendere che questa scelta è una decisione sia strategica che tecnica. Non si tratta semplicemente di selezionare da un elenco preesistente di algoritmi
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduzione, Cos'è l'apprendimento automatico
Quali sono gli iperparametri utilizzati nell'apprendimento automatico?
Nel dominio del machine learning, in particolare quando si utilizzano piattaforme come Google Cloud Machine Learning, comprendere gli iperparametri è importante per lo sviluppo e l'ottimizzazione dei modelli. Gli iperparametri sono impostazioni o configurazioni esterne al modello che dettano il processo di apprendimento e influenzano le prestazioni degli algoritmi di machine learning. A differenza dei parametri del modello, che sono
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduzione, Cos'è l'apprendimento automatico