È corretto affermare che se il set di dati è grande è necessaria meno valutazione, il che significa che la frazione del set di dati utilizzata per la valutazione può essere ridotta con l’aumento delle dimensioni del set di dati?
Nel campo del machine learning, la dimensione del dataset gioca un ruolo cruciale nel processo di valutazione. La relazione tra dimensione del dataset e requisiti di valutazione è complessa e dipende da vari fattori. Tuttavia, è generalmente vero che all’aumentare della dimensione del set di dati, la frazione del set di dati utilizzata per la valutazione può aumentare
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primi passi nel Machine Learning, Reti neurali profonde e stimatori
È possibile controllare facilmente (aggiungendo e rimuovendo) il numero di strati e il numero di nodi nei singoli strati modificando l'array fornito come argomento nascosto della rete neurale profonda (DNN)?
Nel campo dell'apprendimento automatico, in particolare delle reti neurali profonde (DNN), la capacità di controllare il numero di livelli e nodi all'interno di ciascun livello è un aspetto fondamentale della personalizzazione dell'architettura del modello. Quando si lavora con i DNN nel contesto di Google Cloud Machine Learning, l'array fornito come argomento nascosto gioca un ruolo cruciale
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Quale algoritmo ML è adatto per addestrare il modello per il confronto dei documenti di dati?
Un algoritmo particolarmente adatto per addestrare un modello per il confronto di documenti di dati è l'algoritmo di similarità del coseno. La somiglianza del coseno è una misura della somiglianza tra due vettori diversi da zero di uno spazio del prodotto interno che misura il coseno dell'angolo tra loro. Nel contesto del confronto dei documenti, viene utilizzato per determinare
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primi passi nel Machine Learning, I 7 passaggi del machine learning
Quali sono le principali differenze nel caricamento e nell'addestramento del set di dati Iris tra le versioni Tensorflow 1 e Tensorflow 2?
Il codice originale fornito per caricare e addestrare il set di dati dell'iride è stato progettato per TensorFlow 1 e potrebbe non funzionare con TensorFlow 2. Questa discrepanza è dovuta ad alcune modifiche e aggiornamenti introdotti in questa versione più recente di TensorFlow, che verranno comunque trattati in dettaglio nelle pagine successive. argomenti che riguarderanno direttamente TensorFlow
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Come caricare i set di dati TensorFlow in Jupyter in Python e usarli per dimostrare gli stimatori?
TensorFlow Datasets (TFDS) è una raccolta di set di dati pronti per l'uso con TensorFlow, che fornisce un modo conveniente per accedere e manipolare vari set di dati per attività di machine learning. Gli stimatori, invece, sono API TensorFlow di alto livello che semplificano il processo di creazione di modelli di machine learning. Per caricare i set di dati TensorFlow in Jupyter utilizzando Python e dimostrare
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Quali sono le differenze tra TensorFlow e TensorBoard?
TensorFlow e TensorBoard sono entrambi strumenti ampiamente utilizzati nel campo dell'apprendimento automatico, in particolare per lo sviluppo e la visualizzazione di modelli. Sebbene siano correlati e spesso usati insieme, ci sono differenze nette tra i due. TensorFlow è un framework di machine learning open source sviluppato da Google. Fornisce un set completo di strumenti e
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primi passi nel Machine Learning, TensorBoard per la visualizzazione del modello
Come riconoscere che il modello è sovradimensionato?
Per riconoscere se un modello è sovraadattato, è necessario comprendere il concetto di overfitting e le sue implicazioni nell'apprendimento automatico. L'overfitting si verifica quando un modello funziona eccezionalmente bene sui dati di addestramento ma non riesce a generalizzare a dati nuovi e invisibili. Questo fenomeno è dannoso per la capacità predittiva del modello e può portare a scarse prestazioni
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Qual è la scalabilità dell'addestramento degli algoritmi di apprendimento?
La scalabilità dell’addestramento degli algoritmi di apprendimento è un aspetto cruciale nel campo dell’Intelligenza Artificiale. Si riferisce alla capacità di un sistema di machine learning di gestire in modo efficiente grandi quantità di dati e di aumentare le sue prestazioni man mano che le dimensioni del set di dati crescono. Ciò è particolarmente importante quando si ha a che fare con modelli complessi e set di dati di grandi dimensioni, come
Come creare algoritmi di apprendimento basati su dati invisibili?
Il processo di creazione di algoritmi di apprendimento basati su dati invisibili prevede diversi passaggi e considerazioni. Per sviluppare un algoritmo a questo scopo, è necessario comprendere la natura dei dati invisibili e come possono essere utilizzati nelle attività di apprendimento automatico. Spieghiamo l'approccio algoritmico alla creazione di algoritmi di apprendimento basati su
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primi passi nel Machine Learning, Previsioni serverless su larga scala
Cosa significa creare algoritmi che apprendono sulla base dei dati, prevedono e prendono decisioni?
La creazione di algoritmi in grado di apprendere in base ai dati, prevedere risultati e prendere decisioni è al centro dell’apprendimento automatico nel campo dell’intelligenza artificiale. Questo processo prevede l’addestramento dei modelli utilizzando i dati e consentendo loro di generalizzare modelli e fare previsioni o decisioni accurate su dati nuovi e invisibili. Nel contesto di Google Cloud Machine
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