Cosa significa effettivamente un set di dati più grande?
Un set di dati più ampio nel campo dell'intelligenza artificiale, in particolare all'interno di Google Cloud Machine Learning, si riferisce a una raccolta di dati di grandi dimensioni e complessità. L’importanza di un set di dati più ampio risiede nella sua capacità di migliorare le prestazioni e l’accuratezza dei modelli di machine learning. Quando un set di dati è di grandi dimensioni, contiene
Cosa sono i grafici naturali e possono essere utilizzati per addestrare una rete neurale?
I grafici naturali sono rappresentazioni grafiche di dati del mondo reale in cui i nodi rappresentano entità e i bordi denotano relazioni tra queste entità. Questi grafici sono comunemente usati per modellare sistemi complessi come social network, reti di citazioni, reti biologiche e altro. I grafici naturali catturano modelli complessi e dipendenze presenti nei dati, rendendoli preziosi per varie macchine
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Apprendimento strutturato neurale con TensorFlow, Allenamento con grafici naturali
Cos'è TensorFlow?
TensorFlow è una libreria di machine learning open source sviluppata da Google ampiamente utilizzata nel campo dell'intelligenza artificiale. È progettato per consentire a ricercatori e sviluppatori di creare e distribuire modelli di machine learning in modo efficiente. TensorFlow è particolarmente noto per la sua flessibilità, scalabilità e facilità d'uso, che lo rendono una scelta popolare per entrambi
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primi passi nel Machine Learning, Previsioni serverless su larga scala
Come si fa a sapere quando utilizzare la formazione supervisionata o non supervisionata?
L'apprendimento supervisionato e non supervisionato sono due tipi fondamentali di paradigmi di apprendimento automatico che servono a scopi distinti in base alla natura dei dati e agli obiettivi dell'attività da svolgere. Capire quando utilizzare la formazione supervisionata rispetto alla formazione non supervisionata è fondamentale nella progettazione di modelli di machine learning efficaci. La scelta tra questi due approcci dipende
Perché è consigliabile avere una conoscenza di base di Python 3 da seguire insieme a questa serie di tutorial?
Si consiglia vivamente di avere una conoscenza di base di Python 3 per seguire questa serie di tutorial sull'apprendimento pratico della macchina con Python per diversi motivi. Python è uno dei linguaggi di programmazione più popolari nel campo dell'apprendimento automatico e della scienza dei dati. È ampiamente utilizzato per la sua semplicità, leggibilità e ampie librerie
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, Apprendimento automatico EITC/AI/MLP con Python, Introduzione, Introduzione all'apprendimento automatico pratico con Python, Revisione d'esame
Perché la modellazione dei dati è un passaggio importante nel processo di data science quando si utilizza TensorFlow?
La modellazione dei dati è un passaggio essenziale nel processo di data science quando si utilizza TensorFlow. Questo processo comporta la trasformazione dei dati grezzi in un formato adatto agli algoritmi di machine learning. Preparando e modellando i dati, possiamo assicurarci che si trovino in una struttura coerente e organizzata, che è fondamentale per un accurato addestramento del modello
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow.js, Preparazione del set di dati per l'apprendimento automatico, Revisione d'esame
In che modo il machine learning effettua previsioni su nuovi esempi?
Gli algoritmi di apprendimento automatico sono progettati per fare previsioni su nuovi esempi utilizzando i modelli e le relazioni apprese dai dati esistenti. Nel contesto del Cloud Computing e in particolare dei laboratori di Google Cloud Platform (GCP), questo processo è facilitato dal potente Machine Learning con Cloud ML Engine. Per capire in che modo l'apprendimento automatico fa previsioni su
- Pubblicato in Cloud Computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Laboratori GCP, Apprendimento automatico con Cloud ML Engine, Revisione d'esame
Quali sono i vantaggi dell'utilizzo di dischi persistenti per l'esecuzione di carichi di lavoro di machine learning e data science nel cloud?
I dischi persistenti sono una risorsa preziosa per l'esecuzione di carichi di lavoro di machine learning e data science nel cloud. Questi dischi offrono diversi vantaggi che migliorano la produttività e l'efficienza dei data scientist e dei professionisti del machine learning. In questa risposta, esploreremo questi vantaggi in dettaglio, fornendo una spiegazione completa del loro valore didattico basato su
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Piattaforma AI di Google Cloud, Disco persistente per la scienza dei dati produttiva, Revisione d'esame
Quali sono i vantaggi dell'utilizzo di Google Cloud Storage (GCS) per i carichi di lavoro di machine learning e data science?
Google Cloud Storage (GCS) offre diversi vantaggi per i carichi di lavoro di machine learning e data science. GCS è un servizio di archiviazione di oggetti scalabile e altamente disponibile che fornisce archiviazione sicura e duratura per grandi quantità di dati. È progettato per integrarsi perfettamente con altri servizi Google Cloud, rendendolo un potente strumento per la gestione e l'analisi
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Piattaforma AI di Google Cloud, Disco persistente per la scienza dei dati produttiva, Revisione d'esame
Perché è vantaggioso aggiornare Colab con maggiore potenza di calcolo utilizzando VM di deep learning in termini di data science e flussi di lavoro di machine learning?
L'aggiornamento di Colab con maggiore potenza di calcolo utilizzando le VM di deep learning può portare numerosi vantaggi ai flussi di lavoro di data science e machine learning. Questo miglioramento consente un calcolo più efficiente e veloce, consentendo agli utenti di addestrare e distribuire modelli complessi con set di dati più grandi, portando in ultima analisi a prestazioni e produttività migliori. Uno dei principali vantaggi dell'aggiornamento
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Progressi nell'apprendimento automatico, Aggiornamento di Colab con più calcolo, Revisione d'esame