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
Cos’è l’apprendimento d’insieme?
L'apprendimento insieme è una tecnica di apprendimento automatico che mira a migliorare le prestazioni di un modello combinando più modelli. Sfrutta l’idea che la combinazione di più studenti deboli può creare uno studente forte che ottiene risultati migliori rispetto a qualsiasi modello individuale. Questo approccio è ampiamente utilizzato in varie attività di machine learning per migliorare l'accuratezza predittiva,
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduzione, Cos'è l'apprendimento automatico
Cos'è l'algoritmo di potenziamento del gradiente?
I modelli di formazione nel campo dell'intelligenza artificiale, in particolare nel contesto di Google Cloud Machine Learning, prevedono l'utilizzo di vari algoritmi per ottimizzare il processo di apprendimento e migliorare l'accuratezza delle previsioni. Uno di questi algoritmi è l'algoritmo Gradient Boosting. Il Gradient Boosting è un potente metodo di apprendimento d'insieme che combina più studenti deboli, come ad esempio
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Progressi nell'apprendimento automatico, Visione AutoML - parte 2
Cosa significa addestrare un modello? Quale tipo di apprendimento: profondo, d'insieme, di trasferimento è il migliore? L’apprendimento è indefinitamente efficiente?
L'addestramento di un "modello" nel campo dell'Intelligenza Artificiale (AI) si riferisce al processo di insegnamento a un algoritmo per riconoscere modelli e fare previsioni sulla base dei dati di input. Questo processo è un passaggio cruciale nell'apprendimento automatico, in cui il modello apprende da esempi e generalizza la sua conoscenza per fare previsioni accurate su dati invisibili. Là
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Come possiamo migliorare le prestazioni del nostro modello passando a un classificatore di reti neurali profonde (DNN)?
Per migliorare le prestazioni di un modello passando a un classificatore di reti neurali profonde (DNN) nel campo del caso d'uso dell'apprendimento automatico alla moda, è possibile eseguire diversi passaggi chiave. Le reti neurali profonde hanno mostrato un grande successo in vari domini, comprese le attività di visione artificiale come la classificazione delle immagini, il rilevamento degli oggetti e la segmentazione. Di