Quali sono alcuni esempi di iperparametri dell'algoritmo?
Nel campo dell'apprendimento automatico, gli iperparametri svolgono un ruolo cruciale nel determinare le prestazioni e il comportamento di un algoritmo. Gli iperparametri sono parametri impostati prima dell'inizio del processo di apprendimento. Non vengono appresi durante la formazione; controllano invece il processo di apprendimento stesso. Al contrario, i parametri del modello vengono appresi durante l'addestramento, come i pesi
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Qual è la relazione tra un numero di epoche in un modello di machine learning e l'accuratezza della previsione derivante dall'esecuzione del modello?
La relazione tra il numero di epoche in un modello di machine learning e l'accuratezza della previsione è un aspetto cruciale che ha un impatto significativo sulle prestazioni e sulla capacità di generalizzazione del modello. Un'epoca si riferisce a un passaggio completo attraverso l'intero set di dati di addestramento. Comprendere come il numero di epoche influenza l’accuratezza della previsione è essenziale
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Problemi di overfitting e underfitting, Risoluzione dei problemi di overfitting e underfitting del modello - parte 1
La dimensione del batch, l'epoca e la dimensione del set di dati sono tutti iperparametri?
La dimensione del batch, l’epoca e la dimensione del set di dati sono infatti aspetti cruciali nell’apprendimento automatico e vengono comunemente definiti iperparametri. Per comprendere questo concetto, analizziamo ciascun termine individualmente. Dimensione batch: la dimensione batch è un iperparametro che definisce il numero di campioni elaborati prima che i pesi del modello vengano aggiornati durante l'addestramento. Suona
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primi passi nel Machine Learning, I 7 passaggi del machine learning
In che modo i parametri di ottimizzazione e gli iperparametri ML sono correlati tra loro?
I parametri di ottimizzazione e gli iperparametri sono concetti correlati nel campo dell'apprendimento automatico. I parametri di ottimizzazione sono specifici di un particolare algoritmo di machine learning e vengono utilizzati per controllare il comportamento dell'algoritmo durante l'addestramento. D'altra parte, gli iperparametri sono parametri che non vengono appresi dai dati ma vengono impostati prima del
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primi passi nel Machine Learning, I 7 passaggi del machine learning
Cosa sono gli iperparametri?
Gli iperparametri svolgono un ruolo cruciale nel campo del machine learning, in particolare nel contesto di Google Cloud Machine Learning. Per comprendere gli iperparametri, è importante innanzitutto comprendere il concetto di machine learning. L'apprendimento automatico è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale che si concentra sullo sviluppo di algoritmi e modelli in grado di apprendere dai dati e
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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
Perché è necessario approfondire il funzionamento interno degli algoritmi di apprendimento automatico per ottenere una maggiore precisione?
Per ottenere una maggiore precisione negli algoritmi di apprendimento automatico, è necessario approfondire il loro funzionamento interno. Ciò è particolarmente vero nel campo del deep learning, in cui reti neurali complesse vengono addestrate per eseguire attività come giocare. Comprendendo i meccanismi e i principi alla base di questi algoritmi, possiamo essere informati
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, Apprendimento approfondito EITC/AI/DLTF con TensorFlow, Addestramento di una rete neurale per giocare con TensorFlow e Open AI, Introduzione, Revisione d'esame
Quali sono i tre termini che devono essere compresi per utilizzare AI Platform Optimizer?
Per utilizzare efficacemente AI Platform Optimizer nella Google Cloud AI Platform, è essenziale cogliere tre termini chiave: studio, prova e misurazione. Questi termini costituiscono la base per comprendere e sfruttare le capacità di AI Platform Optimizer. In primo luogo, uno studio si riferisce a una serie orchestrata di prove volte a ottimizzare a
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Piattaforma AI di Google Cloud, Ottimizzatore della piattaforma AI, Revisione d'esame
Come si può utilizzare AI Platform Optimizer per ottimizzare i sistemi non di apprendimento automatico?
AI Platform Optimizer è un potente strumento offerto da Google Cloud che può essere utilizzato per ottimizzare i sistemi non di apprendimento automatico. Sebbene sia progettato principalmente per ottimizzare i modelli di machine learning, può anche essere sfruttato per migliorare le prestazioni dei sistemi non ML applicando tecniche di ottimizzazione. Per capire come può essere utilizzato AI Platform Optimizer
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Piattaforma AI di Google Cloud, Ottimizzatore della piattaforma AI, Revisione d'esame
Cosa puoi fare se identifichi immagini con etichette errate o altri problemi con le prestazioni del tuo modello?
Quando si lavora con modelli di machine learning, non è raro riscontrare immagini con etichette errate o altri problemi con le prestazioni del modello. Questi problemi possono sorgere a causa di vari motivi, ad esempio errori umani nell'etichettatura dei dati, errori nei dati di addestramento o limitazioni del modello stesso. Tuttavia, è importante affrontarli
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