È possibile applicare più di un modello durante il processo di apprendimento automatico?
La questione se sia possibile applicare più di un modello durante il processo di apprendimento automatico è estremamente pertinente, soprattutto nel contesto pratico dell'analisi dei dati reali e della modellazione predittiva. L'applicazione di più modelli non è solo fattibile, ma è anche una pratica ampiamente condivisa sia nella ricerca che nell'industria. Questo approccio nasce
Il Machine Learning può adattare l'algoritmo da utilizzare a seconda dello scenario?
Il machine learning (ML) è una disciplina dell'intelligenza artificiale che si concentra sulla costruzione di sistemi in grado di apprendere dai dati e di migliorare le proprie prestazioni nel tempo senza essere programmati esplicitamente per ogni attività. Un aspetto centrale del machine learning è la selezione dell'algoritmo: scegliere quale algoritmo di apprendimento utilizzare per un particolare problema o scenario. Questa selezione
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduzione, Cos'è l'apprendimento automatico
Qual è il percorso più semplice per un principiante assoluto senza alcuna formazione di programmazione, per l'addestramento e l'implementazione di modelli di intelligenza artificiale di base su Google AI Platform utilizzando una versione di prova/livello gratuito e una console GUI in modo graduale?
Per iniziare ad addestrare e implementare un modello di intelligenza artificiale di base utilizzando la piattaforma Google AI tramite l'interfaccia utente grafica basata sul web, soprattutto per i principianti assoluti senza competenze di programmazione, è consigliabile utilizzare le funzionalità Vertex AI Workbench e AutoML (ora parte di Vertex AI) di Google Cloud. Questi strumenti sono progettati specificamente per utenti senza esperienza di programmazione.
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primi passi nel Machine Learning, Stimatori chiari e semplici
Quali sono i cambiamenti effettivi dovuti al rebranding di Google Cloud Machine Learning in Vertex AI?
La transizione di Google Cloud da Cloud Machine Learning Engine a Vertex AI rappresenta un'evoluzione significativa nelle capacità della piattaforma e nell'esperienza utente, volta a semplificare il ciclo di vita del machine learning (ML) e a migliorare l'integrazione con altri servizi Google Cloud. Vertex AI è progettato per fornire una piattaforma di machine learning end-to-end più unificata che comprende l'intero
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primi passi nel Machine Learning, Previsioni serverless su larga scala
Esistono strumenti automatizzati per preelaborare i propri set di dati prima che possano essere utilizzati efficacemente nell'addestramento di un modello?
Nel dominio del deep learning e dell'intelligenza artificiale, in particolare quando si lavora con Python, TensorFlow e Keras, la pre-elaborazione dei set di dati è un passaggio importante prima di inserirli in un modello per l'addestramento. La qualità e la struttura dei dati di input influenzano in modo significativo le prestazioni e l'accuratezza del modello. Questa pre-elaborazione può essere complessa
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, Apprendimento approfondito EITC/AI/DLPTFK con Python, TensorFlow e Keras, Dati, Caricamento dei propri dati
Qual è il significato del termine previsione serverless su larga scala?
Il termine "previsione serverless su larga scala" nel contesto di TensorBoard e Google Cloud Machine Learning si riferisce all'implementazione di modelli di machine learning in modo da eliminare la necessità per l'utente di gestire l'infrastruttura sottostante. Questo approccio sfrutta i servizi cloud che si adattano automaticamente per gestire diversi livelli di domanda
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primi passi nel Machine Learning, Previsioni serverless su larga scala
Cosa significa l'ottimizzazione degli iperparametri?
L'ottimizzazione degli iperparametri è un processo fondamentale nel campo del machine learning, in particolare quando si utilizzano piattaforme come Google Cloud Machine Learning. Nel contesto dell'apprendimento automatico, gli iperparametri sono parametri i cui valori vengono impostati prima dell'inizio del processo di apprendimento. Questi parametri controllano il comportamento dell'algoritmo di apprendimento e hanno un impatto significativo
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduzione, Cos'è l'apprendimento automatico
Qual è la differenza tra AutoML e Vertex AI?
AutoML e Vertex AI sono due servizi di machine learning offerti da Google Cloud Platform (GCP) che mirano a semplificare il processo di creazione e implementazione di modelli di machine learning. Sebbene entrambi i servizi condividano l'obiettivo di consentire agli utenti di sfruttare le funzionalità di machine learning senza competenze approfondite, esistono diverse differenze chiave tra AutoML e Vertex AI.
- Pubblicato in Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Panoramica di GCP, Panoramica di GCP Machine Learning
Quali sono i passaggi necessari per creare un modello di traduzione personalizzato con AutoML Translation?
La creazione di un modello di traduzione personalizzato con AutoML Translation prevede una serie di passaggi che consentono agli utenti di addestrare un modello specifico per le loro esigenze di traduzione. AutoML Translation è un potente strumento fornito da Google Cloud AI Platform che sfrutta le tecniche di machine learning per automatizzare il processo di creazione di modelli di traduzione di alta qualità. In questa risposta,
Quali sono i vantaggi dell'implementazione di un modello AutoML Natural Language addestrato per l'utilizzo in produzione?
La distribuzione di un modello AutoML Natural Language addestrato per l'uso in produzione offre diversi vantaggi. AutoML Natural Language è un potente strumento fornito da Google Cloud Machine Learning che consente agli utenti di creare modelli di classificazione del testo personalizzati senza richiedere una conoscenza approfondita delle tecniche di machine learning. Sfruttando AutoML Natural Language, le organizzazioni possono beneficiare dei seguenti vantaggi:
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