Quali sono i tipi di ottimizzazione degli iperparametri?
L'ottimizzazione degli iperparametri è un passaggio cruciale nel processo di machine learning poiché implica la ricerca dei valori ottimali per gli iperparametri di un modello. Gli iperparametri sono parametri che non vengono appresi dai dati, ma piuttosto impostati dall'utente prima del training del modello. Controllano il comportamento dell'algoritmo di apprendimento e possono farlo in modo significativo
Quali sono alcuni esempi di ottimizzazione degli iperparametri?
L'ottimizzazione degli iperparametri è un passaggio cruciale nel processo di creazione e ottimizzazione dei modelli di machine learning. Si tratta di regolare i parametri che non vengono appresi dal modello stesso, ma piuttosto impostati dall'utente prima dell'addestramento. Questi parametri influiscono in modo significativo sulle prestazioni e sul comportamento del modello e sulla ricerca dei valori ottimali per
Cos'è una codifica a caldo?
Una codifica a caldo è una tecnica utilizzata nell'apprendimento automatico e nell'elaborazione dei dati per rappresentare variabili categoriali come vettori binari. È particolarmente utile quando si lavora con algoritmi che non possono gestire direttamente dati categorici, come gli stimatori puri e semplici. In questa risposta esploreremo il concetto di codifica a caldo, il suo scopo e
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primi passi nel Machine Learning, Stimatori chiari e semplici
Come installare TensorFlow?
TensorFlow è una popolare libreria open source per l'apprendimento automatico. Per installarlo devi prima installare Python. Si tenga presente che le istruzioni esemplificative di Python e TensorFlow servono solo come riferimento astratto a stimatori chiari e semplici. Istruzioni dettagliate sull'utilizzo della versione TensorFlow 2.x seguiranno nei materiali successivi. Se ti va
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È corretto affermare che il set di dati iniziale può essere suddiviso in tre sottoinsiemi principali: il set di addestramento, il set di convalida (per ottimizzare i parametri) e il set di test (controllo delle prestazioni su dati invisibili)?
È infatti corretto affermare che il set di dati iniziale nel machine learning può essere suddiviso in tre sottoinsiemi principali: il set di addestramento, il set di validazione e il set di test. Questi sottoinsiemi servono a scopi specifici nel flusso di lavoro del machine learning e svolgono un ruolo cruciale nello sviluppo e nella valutazione dei modelli. Il set di training è il sottoinsieme più grande
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primi passi nel Machine Learning, I 7 passaggi del machine learning
In che modo i parametri di ottimizzazione e gli iperparametri ML sono correlati tra loro?
I parametri di ottimizzazione e gli iperparametri sono concetti correlati nel campo dell'apprendimento automatico. I parametri di ottimizzazione sono specifici di un particolare algoritmo di machine learning e vengono utilizzati per controllare il comportamento dell'algoritmo durante l'addestramento. D'altra parte, gli iperparametri sono parametri che non vengono appresi dai dati ma vengono impostati prima del
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Testare un modello ML rispetto a dati che avrebbero potuto essere precedentemente utilizzati nell'addestramento del modello è una fase di valutazione adeguata nell'apprendimento automatico?
La fase di valutazione nell'apprendimento automatico è un passaggio fondamentale che prevede il test del modello rispetto ai dati per valutarne le prestazioni e l'efficacia. Quando si valuta un modello, in genere si consiglia di utilizzare dati che non sono stati visualizzati dal modello durante la fase di training. Ciò aiuta a garantire risultati di valutazione imparziali e affidabili.
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Il deep learning può essere interpretato come la definizione e l’addestramento di un modello basato su una rete neurale profonda (DNN)?
Il deep learning può infatti essere interpretato come la definizione e l’addestramento di un modello basato su una rete neurale profonda (DNN). L'apprendimento profondo è un sottocampo dell'apprendimento automatico che si concentra sull'addestramento di reti neurali artificiali con più strati, note anche come reti neurali profonde. Queste reti sono progettate per apprendere rappresentazioni gerarchiche dei dati, abilitandole
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primi passi nel Machine Learning, Reti neurali profonde e stimatori
È corretto definire un processo di aggiornamento dei parametri w e b una fase di addestramento dell'apprendimento automatico?
Una fase di addestramento nel contesto dell'apprendimento automatico si riferisce al processo di aggiornamento dei parametri, in particolare i pesi (w) e i bias (b), di un modello durante la fase di addestramento. Questi parametri sono cruciali in quanto determinano il comportamento e l’efficacia del modello nel fare previsioni. Pertanto è effettivamente corretto affermarlo
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Il framework TensorFlow di Google consente di aumentare il livello di astrazione nello sviluppo di modelli di machine learning (ad esempio sostituendo la codifica con la configurazione)?
Il framework Google TensorFlow consente infatti agli sviluppatori di aumentare il livello di astrazione nello sviluppo di modelli di machine learning, consentendo la sostituzione della codifica con la configurazione. Questa funzionalità offre un vantaggio significativo in termini di produttività e facilità d'uso, poiché semplifica il processo di creazione e distribuzione di modelli di machine learning. Uno
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