La ripartizione dei dati solitamente consigliata tra formazione e valutazione è corrispondente all'80-20%?
La consueta divisione tra formazione e valutazione nei modelli di machine learning non è fissa e può variare in base a vari fattori. Tuttavia, in genere si consiglia di destinare una parte significativa dei dati alla formazione, in genere circa il 70-80%, e riservare la parte rimanente alla valutazione, che sarebbe circa il 20-30%. Questa divisione lo garantisce
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Tensorflow può essere utilizzato per l'addestramento e l'inferenza di reti neurali profonde (DNN)?
TensorFlow è un framework open source ampiamente utilizzato per l'apprendimento automatico sviluppato da Google. Fornisce un ecosistema completo di strumenti, librerie e risorse che consentono a sviluppatori e ricercatori di creare e distribuire modelli di machine learning in modo efficiente. Nel contesto delle reti neurali profonde (DNN), TensorFlow non solo è in grado di addestrare questi modelli, ma anche di facilitare
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Qual è lo scopo dell'iterazione del set di dati più volte durante l'addestramento?
Durante l'addestramento di un modello di rete neurale nel campo del deep learning, è pratica comune ripetere più volte il set di dati. Questo processo, noto come addestramento basato sull'epoca, ha uno scopo cruciale nell'ottimizzare le prestazioni del modello e ottenere una migliore generalizzazione. Il motivo principale per l'iterazione del set di dati più volte durante l'addestramento è
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Qual è la struttura del modello di traduzione automatica neurale?
Il modello di traduzione automatica neurale (NMT) è un approccio basato sul deep learning che ha rivoluzionato il campo della traduzione automatica. Ha guadagnato una notevole popolarità grazie alla sua capacità di generare traduzioni di alta qualità modellando direttamente la mappatura tra le lingue di origine e di destinazione. In questa risposta, esploreremo la struttura del modello NMT, evidenziando
Come viene rappresentato l'output del modello di rete neurale nel gioco AI Pong?
Nel gioco AI Pong implementato utilizzando TensorFlow.js, l'output del modello di rete neurale è rappresentato in un modo che consente al gioco di prendere decisioni e rispondere alle azioni del giocatore. Per capire come si ottiene ciò, approfondiamo i dettagli delle meccaniche di gioco e il ruolo della rete neurale
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, Apprendimento approfondito EITC/AI/DLTF con TensorFlow, Apprendimento approfondito nel browser con TensorFlow.js, AI Pong in TensorFlow.js, Revisione d'esame
Come addestriamo la nostra rete usando la funzione `fit`? Quali parametri possono essere regolati durante l'allenamento?
La funzione `fit` in TensorFlow viene utilizzata per addestrare un modello di rete neurale. L'addestramento di una rete comporta la regolazione dei pesi e delle distorsioni dei parametri del modello in base ai dati di input e all'output desiderato. Questo processo è noto come ottimizzazione ed è fondamentale affinché la rete apprenda e faccia previsioni accurate. Al treno
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, Apprendimento approfondito EITC/AI/DLTF con TensorFlow, Utilizzo della rete neurale convoluzionale per identificare cani vs gatti, Formazione della rete, Revisione d'esame
Qual è lo scopo di verificare se un modello salvato esiste già prima dell'addestramento?
Durante l'addestramento di un modello di deep learning, è importante verificare se esiste già un modello salvato prima di iniziare il processo di addestramento. Questo passaggio serve a diversi scopi e può essere di grande beneficio per il flusso di lavoro della formazione. Nel contesto dell'utilizzo di una rete neurale convoluzionale (CNN) per identificare cani vs gatti, lo scopo di verificare se a
Come viene scelta l'azione durante ogni iterazione del gioco quando si utilizza la rete neurale per prevedere l'azione?
Durante ogni iterazione del gioco quando si utilizza una rete neurale per prevedere l'azione, l'azione viene scelta in base all'output della rete neurale. La rete neurale prende come input lo stato attuale del gioco e produce una distribuzione di probabilità sulle possibili azioni. L'azione scelta viene quindi selezionata in base a
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, Apprendimento approfondito EITC/AI/DLTF con TensorFlow, Addestramento di una rete neurale per giocare con TensorFlow e Open AI, Rete di test, Revisione d'esame
Come creiamo il livello di input nella funzione di definizione del modello di rete neurale?
Per creare il livello di input nella funzione di definizione del modello di rete neurale, è necessario comprendere i concetti fondamentali delle reti neurali e il ruolo del livello di input nell'architettura complessiva. Nel contesto dell'addestramento di una rete neurale per giocare utilizzando TensorFlow e OpenAI, il livello di input funge da
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Qual è l'obiettivo dell'apprendimento automatico e in che modo differisce dalla programmazione tradizionale?
L'obiettivo dell'apprendimento automatico è sviluppare algoritmi e modelli che consentano ai computer di apprendere e migliorare automaticamente dall'esperienza, senza essere esplicitamente programmati. Ciò differisce dalla programmazione tradizionale, in cui vengono fornite istruzioni esplicite per eseguire compiti specifici. L'apprendimento automatico comporta la creazione e l'addestramento di modelli in grado di apprendere schemi e fare previsioni
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