Come si fa a sapere se un modello è adeguatamente formato? La precisione è un indicatore chiave e deve essere superiore al 90%?
Determinare se un modello di machine learning è adeguatamente addestrato è un aspetto critico del processo di sviluppo del modello. Sebbene l'accuratezza sia una metrica importante (o anche una metrica chiave) nella valutazione delle prestazioni di un modello, non è l'unico indicatore di un modello ben addestrato. Raggiungere una precisione superiore al 90% non è universale
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduzione, Cos'è l'apprendimento automatico
Testare un modello ML rispetto a dati che avrebbero potuto essere precedentemente utilizzati nell'addestramento del modello è una fase di valutazione adeguata nell'apprendimento automatico?
La fase di valutazione nell'apprendimento automatico è un passaggio fondamentale che prevede il test del modello rispetto ai dati per valutarne le prestazioni e l'efficacia. Quando si valuta un modello, in genere si consiglia di utilizzare dati che non sono stati visualizzati dal modello durante la fase di training. Ciò aiuta a garantire risultati di valutazione imparziali e affidabili.
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primi passi nel Machine Learning, I 7 passaggi del machine learning
L'inferenza fa parte dell'addestramento del modello piuttosto che della previsione?
Nel campo del machine learning, in particolare nel contesto di Google Cloud Machine Learning, l'affermazione "L'inferenza fa parte dell'addestramento del modello piuttosto che della previsione" non è del tutto esatta. L'inferenza e la previsione sono fasi distinte nella pipeline del machine learning, ciascuna con uno scopo diverso e si verifica in punti diversi del processo
Quale algoritmo ML è adatto per addestrare il modello per il confronto dei documenti di dati?
Un algoritmo particolarmente adatto per addestrare un modello per il confronto di documenti di dati è l'algoritmo di similarità del coseno. La somiglianza del coseno è una misura della somiglianza tra due vettori diversi da zero di uno spazio del prodotto interno che misura il coseno dell'angolo tra loro. Nel contesto del confronto dei documenti, viene utilizzato per determinare
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Quali sono le principali differenze nel caricamento e nell'addestramento del set di dati Iris tra le versioni Tensorflow 1 e Tensorflow 2?
Il codice originale fornito per caricare e addestrare il set di dati dell'iride è stato progettato per TensorFlow 1 e potrebbe non funzionare con TensorFlow 2. Questa discrepanza è dovuta ad alcune modifiche e aggiornamenti introdotti in questa versione più recente di TensorFlow, che verranno comunque trattati in dettaglio nelle pagine successive. argomenti che riguarderanno direttamente TensorFlow
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primi passi nel Machine Learning, Stimatori chiari e semplici
Gli algoritmi di apprendimento automatico possono imparare a prevedere o classificare dati nuovi e invisibili. Cosa comporta la progettazione di modelli predittivi di dati senza etichetta?
La progettazione di modelli predittivi per dati senza etichetta nell'apprendimento automatico prevede diversi passaggi e considerazioni chiave. I dati senza etichetta si riferiscono a dati che non hanno etichette o categorie di destinazione predefinite. L'obiettivo è sviluppare modelli in grado di prevedere o classificare con precisione dati nuovi e invisibili sulla base di modelli e relazioni appresi dai dati disponibili.
Come creare un modello in Google Cloud Machine Learning?
Per creare un modello in Google Cloud Machine Learning Engine, devi seguire un flusso di lavoro strutturato che coinvolge vari componenti. Questi componenti includono la preparazione dei dati, la definizione del modello e il suo addestramento. Esploriamo ogni passaggio in modo più dettagliato. 1. Preparazione dei dati: prima di creare un modello, è fondamentale preparare il tuo
Perché la valutazione è dell'80% per la formazione e del 20% per la valutazione ma non il contrario?
L'assegnazione dell'80% di peso alla formazione e del 20% di peso alla valutazione nel contesto dell'apprendimento automatico è una decisione strategica basata su diversi fattori. Questa distribuzione mira a trovare un equilibrio tra l'ottimizzazione del processo di apprendimento e la garanzia di una valutazione accurata delle prestazioni del modello. In questa risposta, approfondiremo le ragioni
Quali sono i pesi e le distorsioni nell'IA?
Pesi e pregiudizi sono concetti fondamentali nel campo dell'intelligenza artificiale, in particolare nel dominio dell'apprendimento automatico. Svolgono un ruolo cruciale nella formazione e nel funzionamento dei modelli di machine learning. Di seguito è riportata una spiegazione completa di pesi e pregiudizi, esplorando il loro significato e il modo in cui vengono utilizzati nel contesto della macchina
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Qual è la definizione di modello nell'apprendimento automatico?
Un modello nell'apprendimento automatico si riferisce a una rappresentazione matematica o algoritmo addestrato su un set di dati per fare previsioni o decisioni senza essere esplicitamente programmato. È un concetto fondamentale nel campo dell'intelligenza artificiale e svolge un ruolo cruciale in varie applicazioni, che vanno dal riconoscimento delle immagini all'elaborazione del linguaggio naturale. In
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