Quali sono alcune categorie predefinite per il riconoscimento degli oggetti nell'API Google Vision?
L'API Google Vision, una parte delle funzionalità di machine learning di Google Cloud, offre funzionalità avanzate di comprensione delle immagini, incluso il riconoscimento degli oggetti. Nel contesto del riconoscimento degli oggetti, l'API utilizza una serie di categorie predefinite per identificare accuratamente gli oggetti all'interno delle immagini. Queste categorie predefinite fungono da punti di riferimento per la classificazione dei modelli di machine learning dell'API
Cos’è l’apprendimento d’insieme?
L'apprendimento insieme è una tecnica di apprendimento automatico che prevede la combinazione di più modelli per migliorare le prestazioni complessive e il potere predittivo del sistema. L’idea di base alla base dell’apprendimento d’insieme è che aggregando le previsioni di più modelli, il modello risultante può spesso superare in prestazioni qualsiasi dei singoli modelli coinvolti. Esistono diversi approcci
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduzione, Cos'è l'apprendimento automatico
Cosa succede se l'algoritmo di machine learning scelto non è adatto e come si può essere sicuri di selezionare quello giusto?
Nel campo dell’Intelligenza Artificiale (AI) e dell’apprendimento automatico, la scelta di un algoritmo appropriato è fondamentale per il successo di qualsiasi progetto. Quando l’algoritmo scelto non è adatto per un compito particolare, può portare a risultati non ottimali, maggiori costi computazionali e un uso inefficiente delle risorse. Pertanto è fondamentale averlo
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduzione, Cos'è l'apprendimento automatico
Come si può utilizzare un livello di incorporamento per assegnare automaticamente gli assi appropriati per un grafico di rappresentazione delle parole come vettori?
Per utilizzare un livello di incorporamento per assegnare automaticamente gli assi appropriati per visualizzare le rappresentazioni di parole come vettori, dobbiamo approfondire i concetti fondamentali degli incorporamenti di parole e la loro applicazione nelle reti neurali. Gli incorporamenti di parole sono rappresentazioni vettoriali dense di parole in uno spazio vettoriale continuo che catturano le relazioni semantiche tra le parole. Questi incorporamenti sono
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Apprendimento strutturato neurale con TensorFlow, Panoramica del framework di apprendimento strutturato neurale
Qual è lo scopo del max pooling in una CNN?
Il pooling massimo è un'operazione critica nelle reti neurali convoluzionali (CNN) che svolge un ruolo significativo nell'estrazione delle funzionalità e nella riduzione della dimensionalità. Nel contesto delle attività di classificazione delle immagini, il pooling massimo viene applicato dopo i livelli convoluzionali per sottocampionare le mappe delle caratteristiche, il che aiuta a conservare le caratteristiche importanti riducendo al tempo stesso la complessità computazionale. Lo scopo primario
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js, Utilizzo di TensorFlow per classificare le immagini di abbigliamento
Come viene applicato il processo di estrazione delle caratteristiche in una rete neurale convoluzionale (CNN) al riconoscimento delle immagini?
L'estrazione delle caratteristiche è un passaggio cruciale nel processo della rete neurale convoluzionale (CNN) applicato alle attività di riconoscimento delle immagini. Nelle CNN, il processo di estrazione delle caratteristiche prevede l'estrazione di caratteristiche significative dalle immagini di input per facilitare una classificazione accurata. Questo processo è essenziale poiché i valori dei pixel grezzi delle immagini non sono direttamente adatti per le attività di classificazione. Di
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js, Utilizzo di TensorFlow per classificare le immagini di abbigliamento
È necessario utilizzare una funzione di apprendimento asincrono per i modelli di machine learning in esecuzione in TensorFlow.js?
Nell'ambito dei modelli di machine learning eseguiti in TensorFlow.js, l'utilizzo delle funzioni di apprendimento asincrono non è una necessità assoluta, ma può migliorare significativamente le prestazioni e l'efficienza dei modelli. Le funzioni di apprendimento asincrono svolgono un ruolo cruciale nell'ottimizzazione del processo di addestramento dei modelli di apprendimento automatico consentendo l'esecuzione di calcoli
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js, Costruire una rete neurale per eseguire la classificazione
Qual è il parametro del numero massimo di parole dell'API TensorFlow Keras Tokenizer?
L'API TensorFlow Keras Tokenizer consente un'efficiente tokenizzazione dei dati di testo, un passaggio cruciale nelle attività di elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Quando si configura un'istanza Tokenizer in TensorFlow Keras, uno dei parametri che è possibile impostare è il parametro `num_words`, che specifica il numero massimo di parole da mantenere in base alla frequenza
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Elaborazione del linguaggio naturale con TensorFlow, tokenizzazione
L'API TensorFlow Keras Tokenizer può essere utilizzata per trovare le parole più frequenti?
L'API TensorFlow Keras Tokenizer può infatti essere utilizzata per trovare le parole più frequenti all'interno di un corpus di testo. La tokenizzazione è un passaggio fondamentale nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che prevede la scomposizione del testo in unità più piccole, in genere parole o sottoparole, per facilitare l'ulteriore elaborazione. L'API Tokenizer in TensorFlow consente una tokenizzazione efficiente
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Elaborazione del linguaggio naturale con TensorFlow, tokenizzazione
Cos'è il TOCO?
TOCO, che sta per TensorFlow Lite Optimizing Converter, è un componente cruciale nell'ecosistema TensorFlow che svolge un ruolo significativo nell'implementazione di modelli di machine learning su dispositivi mobili ed edge. Questo convertitore è progettato specificamente per ottimizzare i modelli TensorFlow per la distribuzione su piattaforme con risorse limitate, come smartphone, dispositivi IoT e sistemi embedded.