È corretto affermare che il set di dati iniziale può essere suddiviso in tre sottoinsiemi principali: il set di addestramento, il set di convalida (per ottimizzare i parametri) e il set di test (controllo delle prestazioni su dati invisibili)?
È infatti corretto affermare che il set di dati iniziale nel machine learning può essere suddiviso in tre sottoinsiemi principali: il set di addestramento, il set di validazione e il set di test. Questi sottoinsiemi servono a scopi specifici nel flusso di lavoro del machine learning e svolgono un ruolo importante nello sviluppo e nella valutazione dei modelli. Il set di training è il sottoinsieme più grande
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primi passi nel Machine Learning, I 7 passaggi del machine learning
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.
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Perché è importante suddividere i dati in set di addestramento e convalida? Quanti dati vengono generalmente allocati per la convalida?
La suddivisione dei dati in set di addestramento e convalida è un passo importante nell'addestramento delle reti neurali convoluzionali (CNN) per attività di deep learning. Questo processo ci consente di valutare le prestazioni e la capacità di generalizzazione del nostro modello, nonché di prevenire l’overfitting. In questo campo è prassi comune destinare una certa quota del
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, Apprendimento approfondito EITC/AI/DLPP con Python e PyTorch, Rete neurale di convoluzione (CNN), Convnet di formazione, Revisione d'esame