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Domande e risposte contrassegnate dal tag: Riduzione della Dimensionalità

Come avviene l'apprendimento nei sistemi di apprendimento automatico non supervisionato?

Giovedi, 07 novembre 2024 by Preethi Parayil Mana Damodaran

L'apprendimento automatico non supervisionato è un sottocampo critico dell'apprendimento automatico che prevede algoritmi di addestramento su dati senza risposte etichettate. A differenza dell'apprendimento supervisionato, in cui il modello apprende da un set di dati contenente coppie input-output, l'apprendimento non supervisionato funziona con dati privi di istruzioni esplicite sul risultato desiderato. L'obiettivo principale dell'apprendimento non supervisionato è identificare

  • Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduzione, Cos'è l'apprendimento automatico
Etichettato sotto: Intelligenza Artificiale, il clustering, Analisi dei dati, Riduzione dimensionale, machine Learning, Apprendimento senza supervisione

Quali sono le sfide associate alla valutazione dell’efficacia degli algoritmi di apprendimento non supervisionato e quali sono alcuni potenziali metodi per questa valutazione?

Martedì, Giugno 11 2024 by Accademia EITCA

La valutazione dell’efficacia degli algoritmi di apprendimento non supervisionato presenta una serie unica di sfide distinte da quelle incontrate nell’apprendimento supervisionato. Nell’apprendimento supervisionato, la valutazione degli algoritmi è relativamente semplice grazie alla presenza di dati etichettati, che forniscono un chiaro punto di riferimento per il confronto. Tuttavia, l’apprendimento non supervisionato è privo di dati etichettati, il che lo rende intrinsecamente

  • Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Apprendimento senza supervisione, Apprendimento della rappresentazione senza supervisione, Revisione d'esame
Etichettato sotto: Intelligenza Artificiale, Autoencoder, il clustering, Riduzione dimensionale, Metriche di valutazione, Informazioni reciproche

Come si può utilizzare un livello di incorporamento per assegnare automaticamente gli assi appropriati per un grafico di rappresentazione delle parole come vettori?

Lunedi, 15 aprile 2024 by ankarb

Per utilizzare un livello di incorporamento per assegnare automaticamente gli assi appropriati per visualizzare le rappresentazioni di parole come vettori, dobbiamo considerare i concetti fondamentali degli incorporamenti di parole e la loro applicazione nelle reti neurali. Gli incorporamenti di parole sono rappresentazioni vettoriali dense di parole in uno spazio vettoriale continuo che catturano le relazioni semantiche tra le parole. Questi incorporamenti vengono appresi

  • Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Apprendimento strutturato neurale con TensorFlow, Panoramica del framework di apprendimento strutturato neurale
Etichettato sotto: Intelligenza Artificiale, Riduzione dimensionale, Reti neurali, TensorFlow, Visualizzazione, Incorporamenti di parole

Un modello non supervisionato necessita di addestramento anche se non dispone di dati etichettati?

Giovedi, 29 febbraio 2024 by Bernard

Un modello non supervisionato nell'apprendimento automatico non richiede dati etichettati per l'addestramento poiché mira a trovare modelli e relazioni all'interno dei dati senza etichette predefinite. Sebbene l’apprendimento non supervisionato non implichi l’uso di dati etichettati, il modello deve comunque essere sottoposto a un processo di formazione per apprendere la struttura sottostante dei dati

  • Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primi passi nel Machine Learning, I 7 passaggi del machine learning
Etichettato sotto: Anomaly Detection, Intelligenza Artificiale, Algoritmi di clustering, Riduzione dimensionale, Applicazioni di apprendimento automatico, Apprendimento senza supervisione

In che modo i livelli di pooling aiutano a ridurre la dimensionalità dell'immagine mantenendo caratteristiche importanti?

Domenica, Agosto 13 2023 by Accademia EITCA

I livelli di pooling svolgono un ruolo importante nel ridurre la dimensionalità delle immagini pur mantenendo caratteristiche importanti nelle reti neurali convoluzionali (CNN). Nel contesto del deep learning, le CNN hanno dimostrato di essere molto efficaci in compiti quali la classificazione delle immagini, il rilevamento di oggetti e la segmentazione semantica. I livelli di pooling sono una componente integrale delle CNN e contribuiscono

  • Pubblicato in Intelligenza Artificiale, Apprendimento approfondito EITC/AI/DLPP con Python e PyTorch, Rete neurale di convoluzione (CNN), Introduzione a Convnet con Pytorch, Revisione d'esame
Etichettato sotto: Intelligenza Artificiale, Reti neurali involutive, Riduzione dimensionale, Estrazione di feature, Raggruppamento massimo, Livelli di pooling

Perché abbiamo bisogno di appiattire le immagini prima di farle passare attraverso la rete?

Domenica, Agosto 13 2023 by Accademia EITCA

Appiattire le immagini prima di farle passare attraverso una rete neurale è un passo importante nella preelaborazione dei dati dell'immagine. Questo processo prevede la conversione di un'immagine bidimensionale in una matrice unidimensionale. La ragione principale per appiattire le immagini è trasformare i dati di input in un formato che possa essere facilmente compreso ed elaborato dal sistema neurale

  • Pubblicato in Intelligenza Artificiale, Apprendimento approfondito EITC/AI/DLPP con Python e PyTorch, Rete neurale, Costruire una rete neurale, Revisione d'esame
Etichettato sotto: Intelligenza Artificiale, Rete neurale convoluzionale, Pre-elaborazione dei dati, Riduzione dimensionale, Image Processing, Architettura di rete neurale

Qual è l'approccio consigliato per la pre-elaborazione di set di dati più grandi?

Martedì, Agosto 08 2023 by Accademia EITCA

La preelaborazione di set di dati più grandi è un passo importante nello sviluppo di modelli di deep learning, soprattutto nel contesto delle reti neurali convoluzionali 3D (CNN) per compiti come il rilevamento del cancro ai polmoni nella competizione Kaggle. La qualità e l'efficienza della preelaborazione possono avere un impatto significativo sulle prestazioni del modello e sul successo complessivo dello stesso

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Etichettato sotto: Intelligenza Artificiale, Aumento dei dati, Pulizia dei dati, Ridimensionamento dei dati, Riduzione dimensionale, Estrazione di feature, Preelaborazione delle immagini, Pre-elaborazione, Divisione del test di convalida del treno

In che modo il pooling semplifica le mappe delle caratteristiche in una CNN e qual è lo scopo del max pooling?

Martedì, Agosto 08 2023 by Accademia EITCA

Il pooling è una tecnica utilizzata nelle reti neurali convoluzionali (CNN) per semplificare e ridurre la dimensionalità delle mappe delle caratteristiche. Svolge un ruolo importante nell'estrazione e nella conservazione delle caratteristiche più importanti dai dati di input. Nelle CNN, il pooling viene generalmente eseguito dopo l'applicazione dei livelli convoluzionali. Lo scopo del pooling è duplice:

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Etichettato sotto: Intelligenza Artificiale, Reti neurali involutive, Riduzione dimensionale, Raggruppamento massimo, pooling, Invarianza di traduzione

Perché è vantaggioso creare una copia del frame di dati originale prima di eliminare le colonne non necessarie nell'algoritmo di spostamento medio?

Lunedi, 07 agosto 2023 by Accademia EITCA

Quando si applica l'algoritmo di spostamento della media nell'apprendimento automatico, può essere utile creare una copia del frame di dati originale prima di eliminare le colonne non necessarie. Questa pratica ha diversi scopi e ha un valore didattico basato sulla conoscenza fattuale. In primo luogo, la creazione di una copia del frame di dati originale garantisce che i dati originali vengano preservati

  • Pubblicato in Intelligenza Artificiale, Apprendimento automatico EITC/AI/MLP con Python, Clustering, k-mean e mean shift, Spostamento medio con dataset titanico, Revisione d'esame
Etichettato sotto: Intelligenza Artificiale, Pre-elaborazione dei dati, Debug, Riduzione dimensionale, machine Learning, Spostamento medio

Quali sono alcune limitazioni dell'algoritmo K dei vicini più vicini in termini di scalabilità e processo di addestramento?

Lunedi, 07 agosto 2023 by Accademia EITCA

L'algoritmo K dei vicini più vicini (KNN) è un algoritmo di classificazione popolare e ampiamente utilizzato nell'apprendimento automatico. È un metodo non parametrico che effettua previsioni basate sulla somiglianza di un nuovo punto dati con i punti dati vicini. Mentre KNN ha i suoi punti di forza, ha anche alcune limitazioni in termini di scalabilità e

  • Pubblicato in Intelligenza Artificiale, Apprendimento automatico EITC/AI/MLP con Python, Programmazione dell'apprendimento automatico, Introduzione alla classificazione con K vicini più prossimi, Revisione d'esame
Etichettato sotto: Ricerca approssimativa del vicino più vicino, Intelligenza Artificiale, Costo computazionale, Riduzione dimensionale, Ridimensionamento delle funzioni, KNN, Requisiti di memoria, Scalabilità, Processo di formazione
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