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
I grafici naturali includono grafici di co-occorrenza, grafici di citazioni o grafici di testo?
I grafi naturali comprendono una vasta gamma di strutture grafiche che modellano le relazioni tra entità in vari scenari del mondo reale. I grafici di co-occorrenza, i grafici di citazioni e i grafici di testo sono tutti esempi di grafici naturali che catturano diversi tipi di relazioni e sono ampiamente utilizzati in diverse applicazioni nel campo dell'intelligenza artificiale. I grafici di co-occorrenza rappresentano la co-occorrenza
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Apprendimento strutturato neurale con TensorFlow, Allenamento con grafici naturali
Un modello di machine learning necessita di supervisione durante il suo addestramento?
Il processo di addestramento di un modello di machine learning comporta l'esposizione a grandi quantità di dati per consentirgli di apprendere modelli e fare previsioni o decisioni senza essere esplicitamente programmato per ogni scenario. Durante la fase di addestramento, il modello di machine learning subisce una serie di iterazioni in cui regola i suoi parametri interni per minimizzarli
Come si implementa un modello di intelligenza artificiale che esegue l'apprendimento automatico?
Per implementare un modello di intelligenza artificiale che esegue attività di machine learning, è necessario comprendere i concetti e i processi fondamentali coinvolti nell'apprendimento automatico. L'apprendimento automatico (ML) è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale (AI) che consente ai sistemi di apprendere e migliorare dall'esperienza senza essere programmati esplicitamente. Google Cloud Machine Learning fornisce una piattaforma e strumenti
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduzione, Cos'è l'apprendimento automatico
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
Come possiamo estrarre tutte le annotazioni degli oggetti dalla risposta dell'API?
Per estrarre tutte le annotazioni sugli oggetti dalla risposta dell'API nel campo Intelligenza Artificiale – API Google Vision – Comprensione avanzata delle immagini – Rilevamento oggetti, è possibile utilizzare il formato di risposta fornito dall'API, che include un elenco di oggetti rilevati insieme ai corrispondenti riquadri di delimitazione e punteggi di confidenza. Analizzando
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, API Google Vision EITC/AI/GVAPI, Comprensione avanzata delle immagini, Rilevamento di oggetti, Revisione d'esame
Dove possono gli sviluppatori ottenere ulteriori informazioni sull'API Cloud Vision e sulle sue funzionalità?
Gli sviluppatori che desiderano saperne di più sull'API Cloud Vision e sulle sue funzionalità hanno a disposizione diverse risorse. Queste risorse forniscono informazioni dettagliate, esempi e documentazione per aiutare gli sviluppatori a comprendere e utilizzare in modo efficace le funzionalità dell'API Cloud Vision. Innanzitutto, la documentazione ufficiale fornita da Google è un ottimo punto di partenza
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, API Google Vision EITC/AI/GVAPI, Introduzione, Introduzione all'API di Google Cloud Vision, Revisione d'esame
In che modo i modelli di traduzione personalizzati possono essere utili per la terminologia e i concetti specializzati nell'apprendimento automatico e nell'intelligenza artificiale?
I modelli di traduzione personalizzati possono apportare grandi vantaggi al campo dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale fornendo terminologia e concetti specializzati su misura per domini o settori specifici. Questi modelli, costruiti utilizzando tecniche e algoritmi avanzati, possono migliorare l'accuratezza e la pertinenza delle traduzioni, migliorando in ultima analisi le prestazioni complessive dei sistemi di traduzione automatica. Uno di
Qual è lo scopo di assegnare l'output della chiamata print a una variabile in TensorFlow?
Lo scopo dell'assegnazione dell'output della chiamata print a una variabile in TensorFlow è acquisire e manipolare le informazioni stampate per un'ulteriore elaborazione all'interno del framework TensorFlow. TensorFlow è una libreria di machine learning open source sviluppata da Google, che fornisce un set completo di strumenti e funzionalità per creare e distribuire modelli di machine learning.
Come si avvia un notebook Jupyter in locale?
Per avviare un notebook Jupyter in locale, devi seguire alcuni passaggi. Jupyter Notebook è un'applicazione Web open source che consente di creare e condividere documenti che contengono codice live, equazioni, visualizzazioni e testo narrativo. È ampiamente utilizzato nel campo dell'intelligenza artificiale (AI) e dell'apprendimento automatico per l'esplorazione interattiva dei dati,
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ulteriori passaggi nell'apprendimento automatico, Lavorare con Jupyter, Revisione d'esame
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