Che cosa è la regolarizzazione?
La regolarizzazione nel contesto dell'apprendimento automatico è una tecnica importante utilizzata per migliorare le prestazioni di generalizzazione dei modelli, in particolare quando si ha a che fare con dati ad alta dimensionalità o modelli complessi che sono inclini al sovraadattamento. Il sovraadattamento si verifica quando un modello apprende non solo i pattern sottostanti nei dati di training, ma anche il rumore, con conseguente scarsa
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Cosa sono gli iperparametri dell'algoritmo?
Nel campo dell'apprendimento automatico, in particolare nel contesto dell'intelligenza artificiale (AI) e delle piattaforme basate su cloud come Google Cloud Machine Learning, gli iperparametri svolgono un ruolo fondamentale nelle prestazioni e nell'efficienza degli algoritmi. Gli iperparametri sono configurazioni esterne impostate prima dell'inizio del processo di addestramento, che governano direttamente il comportamento dell'algoritmo di apprendimento
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduzione, Cos'è l'apprendimento automatico
Che ruolo gioca il dropout nel prevenire l’overfitting durante l’addestramento di un modello di deep learning e come viene implementato in Keras?
Il dropout è una tecnica di regolarizzazione utilizzata nell'addestramento di modelli di deep learning per prevenire l'overfitting. L'overfitting si verifica quando un modello apprende i dettagli e il rumore nei dati di addestramento al punto da ottenere prestazioni scadenti su dati nuovi e invisibili. Il dropout risolve questo problema "lasciando cadere" casualmente una percentuale di neuroni durante il processo
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L’addestramento troppo lungo della rete neurale porterà a un overfitting?
L’idea che l’addestramento prolungato delle reti neurali porti inevitabilmente all’overfitting è un argomento ricco di sfumature che merita un esame approfondito. L’overfitting è una sfida fondamentale nell’apprendimento automatico, in particolare nel deep learning, dove un modello funziona bene sui dati di addestramento ma scarsamente sui dati invisibili. Questo fenomeno si verifica quando il modello impara non solo
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, Apprendimento approfondito EITC/AI/DLPP con Python e PyTorch, Dati, Dataset
In che modo le tecniche di regolarizzazione come il dropout, la regolarizzazione L2 e l'arresto anticipato aiutano a mitigare l'overfitting nelle reti neurali?
Le tecniche di regolarizzazione come il dropout, la regolarizzazione L2 e l'arresto anticipato sono fondamentali per mitigare l'overfitting nelle reti neurali. L'overfitting si verifica quando un modello apprende il rumore nei dati di addestramento anziché nel modello sottostante, portando a una scarsa generalizzazione a dati nuovi e invisibili. Ciascuno di questi metodi di regolarizzazione affronta il sovradattamento attraverso diversi meccanismi, contribuendo a:
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Reti neurali, Fondamenti di reti neurali, Revisione d'esame
L’aumento del numero di neuroni in uno strato di rete neurale artificiale aumenta il rischio di memorizzazione che porta a un overfitting?
Aumentare il numero di neuroni in uno strato di rete neurale artificiale può infatti comportare un rischio maggiore di memorizzazione, portando potenzialmente a un overfitting. L'overfitting si verifica quando un modello apprende i dettagli e il rumore nei dati di addestramento al punto da influire negativamente sulle prestazioni del modello su dati invisibili. Questo è un problema comune
- 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
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 considerare 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 ispirati al
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Come riconoscere che il modello è sovradimensionato?
Per riconoscere se un modello è sovraadattato, è necessario comprendere il concetto di overfitting e le sue implicazioni nell'apprendimento automatico. L'overfitting si verifica quando un modello funziona eccezionalmente bene sui dati di addestramento ma non riesce a generalizzare a dati nuovi e invisibili. Questo fenomeno è dannoso per la capacità predittiva del modello e può portare a scarse prestazioni
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primi passi nel Machine Learning, Reti neurali profonde e stimatori
Quando si verifica il sovraadattamento?
L’overfitting si verifica nel campo dell’intelligenza artificiale, in particolare nel dominio dell’apprendimento profondo avanzato, più specificamente nelle reti neurali, che sono le basi di questo campo. L’overfitting è un fenomeno che si verifica quando un modello di machine learning viene addestrato troppo bene su un particolare set di dati, al punto da diventare eccessivamente specializzato
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Reti neurali, Fondamenti di reti neurali
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