Un approccio corretto alle reti neurali richiede un set di dati di addestramento e un set di dati di test fuori campione, che devono essere completamente separati?
Nel campo del deep learning, in particolare quando si utilizzano reti neurali, la corretta gestione dei set di dati è di fondamentale importanza. La domanda in questione riguarda se un approccio corretto richieda sia un set di dati di addestramento che un set di dati di test fuori campione e se questi set di dati debbano essere completamente separati. Un principio fondamentale nel machine learning
Perché un allenamento troppo lungo della rete neurale porta all’overfitting e quali sono le contromisure che si possono adottare?
L'addestramento di una rete neurale (NN), e in particolare anche di una rete neurale convoluzionale (CNN), per un lungo periodo di tempo porterà infatti a un fenomeno noto come overfitting. L'overfitting si verifica quando un modello apprende non solo i modelli sottostanti nei dati di addestramento ma anche il rumore e i valori anomali. Ciò si traduce in un modello che funziona
Come possiamo prevenire imbrogli involontari durante l'addestramento nei modelli di deep learning?
Prevenire imbrogli involontari durante l'addestramento nei modelli di deep learning è importante per garantire l'integrità e l'accuratezza delle prestazioni del modello. Possono verificarsi imbrogli involontari quando il modello impara inavvertitamente a sfruttare bias o artefatti nei dati di training, portando a risultati fuorvianti. Per affrontare questo problema, è possibile adottare diverse strategie per mitigare il problema
Come puoi valutare le prestazioni di un modello di deep learning addestrato?
Per valutare le prestazioni di un modello di deep learning addestrato, è possibile utilizzare diverse metriche e tecniche. Questi metodi di valutazione consentono a ricercatori e professionisti di valutare l'efficacia e l'accuratezza dei loro modelli, fornendo preziose informazioni sulle loro prestazioni e potenziali aree di miglioramento. In questa risposta, esploreremo varie tecniche di valutazione comunemente utilizzate
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Come testiamo se SVM adatta correttamente i dati nell'ottimizzazione SVM?
Per verificare se una Support Vector Machine (SVM) si adatta correttamente ai dati nell'ottimizzazione SVM, è possibile utilizzare diverse tecniche di valutazione. Queste tecniche mirano a valutare le prestazioni e la capacità di generalizzazione del modello SVM, assicurando che stia effettivamente imparando dai dati di addestramento e facendo previsioni accurate su istanze invisibili. In questa risposta,
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
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Cos'è l'overfitting nei modelli di machine learning e come può essere identificato?
L'overfitting è un problema comune nei modelli di machine learning che si verifica quando un modello si comporta molto bene sui dati di addestramento ma non riesce a generalizzare bene sui dati invisibili. In altre parole, il modello diventa troppo specializzato nel catturare il rumore o le fluttuazioni casuali nei dati di addestramento, piuttosto che apprendere i modelli sottostanti o
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Come si può mitigare l'overfitting durante il processo di addestramento di un classificatore di immagini?
L'overfitting è un problema comune che si verifica durante il processo di addestramento di un classificatore di immagini nel campo dell'Intelligenza Artificiale. Succede quando un modello apprende troppo bene i dati di addestramento, al punto da diventare eccessivamente specializzato e non riuscire a generalizzare a dati nuovi e invisibili. Questo può portare a scarse prestazioni e
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