Come si possono rilevare i pregiudizi nell'apprendimento automatico e come si possono prevenire questi pregiudizi?
Rilevare i bias nei modelli di machine learning è un aspetto cruciale per garantire sistemi di IA equi ed etici. I pregiudizi possono derivare da varie fasi della pipeline di machine learning, tra cui la raccolta dei dati, la preelaborazione, la selezione delle funzionalità, l'addestramento del modello e la distribuzione. Il rilevamento dei pregiudizi implica una combinazione di analisi statistica, conoscenza del dominio e pensiero critico. In questa risposta, noi
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduzione, Cos'è l'apprendimento automatico
La dimensione del batch, l'epoca e la dimensione del set di dati sono tutti iperparametri?
La dimensione del batch, l’epoca e la dimensione del set di dati sono infatti aspetti cruciali nell’apprendimento automatico e vengono comunemente definiti iperparametri. Per comprendere questo concetto, analizziamo ciascun termine individualmente. Dimensione batch: la dimensione batch è un iperparametro che definisce il numero di campioni elaborati prima che i pesi del modello vengano aggiornati durante l'addestramento. Suona
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primi passi nel Machine Learning, I 7 passaggi del machine learning
TensorBoard può essere utilizzato online?
Sì, è possibile utilizzare TensorBoard online per visualizzare modelli di machine learning. TensorBoard è un potente strumento di visualizzazione fornito con TensorFlow, un popolare framework di machine learning open source sviluppato da Google. Ti consente di monitorare e visualizzare vari aspetti dei tuoi modelli di machine learning, come grafici del modello, metriche di training e incorporamenti. Visualizzandoli
Dove si può trovare il set di dati Iris utilizzato nell'esempio?
Per trovare il set di dati Iris utilizzato nell'esempio è possibile accedervi tramite l'UCI Machine Learning Repository. Il set di dati Iris è un set di dati comunemente utilizzato nel campo dell'apprendimento automatico per compiti di classificazione, in particolare in contesti educativi grazie alla sua semplicità ed efficacia nel dimostrare vari algoritmi di apprendimento automatico. La macchina dell'UCI
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primi passi nel Machine Learning, Stimatori chiari e semplici
Che cos'è un modello GPT (Generative Pre-trained Transformer)?
Un Generative Pre-trained Transformer (GPT) è un tipo di modello di intelligenza artificiale che utilizza l'apprendimento non supervisionato per comprendere e generare testo simile a quello umano. I modelli GPT sono pre-addestrati su grandi quantità di dati di testo e possono essere ottimizzati per attività specifiche come la generazione di testo, la traduzione, il riepilogo e la risposta alle domande. Nel contesto dell'apprendimento automatico, soprattutto all'interno
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduzione, Cos'è l'apprendimento automatico
Python è necessario per il Machine Learning?
Python è un linguaggio di programmazione ampiamente utilizzato nel campo del Machine Learning (ML) grazie alla sua semplicità, versatilità e alla disponibilità di numerose librerie e framework che supportano le attività ML. Sebbene non sia un requisito utilizzare Python per il machine learning, è piuttosto consigliato e preferito da molti professionisti e ricercatori del settore
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduzione, Cos'è l'apprendimento automatico
Un modello non supervisionato necessita di addestramento anche se non dispone di dati etichettati?
Un modello non supervisionato nell'apprendimento automatico non richiede dati etichettati per l'addestramento poiché mira a trovare modelli e relazioni all'interno dei dati senza etichette predefinite. Sebbene l’apprendimento non supervisionato non implichi l’uso di dati etichettati, il modello deve comunque essere sottoposto a un processo di formazione per apprendere la struttura sottostante dei dati
Quali sono alcuni esempi di apprendimento semi-supervisionato?
L’apprendimento semi-supervisionato è un paradigma di apprendimento automatico che si colloca tra l’apprendimento supervisionato (dove tutti i dati sono etichettati) e l’apprendimento non supervisionato (dove nessun dato è etichettato). Nell'apprendimento semi-supervisionato, l'algoritmo apprende da una combinazione di una piccola quantità di dati etichettati e una grande quantità di dati non etichettati. Questo approccio è particolarmente utile quando si ottiene
Come si fa a sapere quando utilizzare la formazione supervisionata o non supervisionata?
L'apprendimento supervisionato e non supervisionato sono due tipi fondamentali di paradigmi di apprendimento automatico che servono a scopi distinti in base alla natura dei dati e agli obiettivi dell'attività da svolgere. Capire quando utilizzare la formazione supervisionata rispetto alla formazione non supervisionata è fondamentale nella progettazione di modelli di machine learning efficaci. La scelta tra questi due approcci dipende
Come si fa a sapere se un modello è adeguatamente formato? La precisione è un indicatore chiave e deve essere superiore al 90%?
Determinare se un modello di machine learning è adeguatamente addestrato è un aspetto critico del processo di sviluppo del modello. Sebbene l'accuratezza sia una metrica importante (o anche una metrica chiave) nella valutazione delle prestazioni di un modello, non è l'unico indicatore di un modello ben addestrato. Raggiungere una precisione superiore al 90% non è universale
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