Quali sono le limitazioni nel lavorare con set di dati di grandi dimensioni nell'apprendimento automatico?
Quando si ha a che fare con set di dati di grandi dimensioni nell'apprendimento automatico, ci sono diverse limitazioni che devono essere prese in considerazione per garantire l'efficienza e l'efficacia dei modelli in fase di sviluppo. Queste limitazioni possono derivare da vari aspetti come risorse computazionali, vincoli di memoria, qualità dei dati e complessità del modello. Uno dei limiti principali dell'installazione di set di dati di grandi dimensioni
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Progressi nell'apprendimento automatico, GCP BigQuery e set di dati aperti
Una rete neurale regolare può essere paragonata a una funzione di quasi 30 miliardi di variabili?
Una rete neurale regolare può infatti essere paragonata a una funzione di quasi 30 miliardi di variabili. Per comprendere questo confronto, dobbiamo approfondire i concetti fondamentali delle reti neurali e le implicazioni di avere un vasto numero di parametri in un modello. Le reti neurali sono una classe di modelli di machine learning a cui si ispira
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, Apprendimento approfondito EITC/AI/DLPP con Python e PyTorch, Introduzione, Introduzione all'apprendimento profondo con Python e Pytorch
Cos'è l'overfitting nell'apprendimento automatico e perché si verifica?
L'overfitting è un problema comune nell'apprendimento automatico in cui un modello funziona molto bene sui dati di addestramento ma non riesce a generalizzare a dati nuovi e invisibili. Si verifica quando il modello diventa troppo complesso e inizia a memorizzare il rumore e i valori anomali nei dati di addestramento, invece di apprendere i modelli e le relazioni sottostanti. In
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Problemi di overfitting e underfitting, Risoluzione dei problemi di overfitting e underfitting del modello - parte 2, Revisione d'esame