Perché è essenziale suddividere il set di dati in set di addestramento e set di test durante il processo di apprendimento automatico e cosa potrebbe andare storto se si salta questo passaggio?
Nel campo dell'apprendimento automatico, la suddivisione di un set di dati in set di addestramento e di test è una pratica fondamentale che serve a garantire le prestazioni e la generalizzabilità di un modello. Questo passaggio è importante per valutare la probabilità che un modello di apprendimento automatico funzioni su dati non visibili. Quando un set di dati non è suddiviso in modo appropriato,
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Cosa accadrebbe se il campione di prova fosse il 90% mentre il campione di valutazione o predittivo fosse il 10%?
Nell'ambito del machine learning, in particolare quando si utilizzano framework come Google Cloud Machine Learning, la divisione dei set di dati in sottoinsiemi di training, validazione e test è un passaggio fondamentale. Questa divisione è fondamentale per lo sviluppo di modelli predittivi robusti e generalizzabili. Il caso specifico in cui il campione di prova costituisce il 90% dei dati
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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
Come prepariamo i dati di addestramento per una CNN?
La preparazione dei dati di addestramento per una rete neurale convoluzionale (CNN) comporta diversi passaggi importanti per garantire prestazioni ottimali del modello e previsioni accurate. Questo processo è importante poiché la qualità e la quantità dei dati di addestramento influenzano notevolmente la capacità della CNN di apprendere e generalizzare i modelli in modo efficace. In questa risposta, esploreremo i passaggi coinvolti
Come prepariamo i dati per addestrare un modello CNN?
Per preparare i dati per l'addestramento di un modello di rete neurale convoluzionale (CNN), è necessario seguire diversi passaggi importanti. Questi passaggi comportano la raccolta dei dati, la pre-elaborazione, l'aumento e la suddivisione. Eseguendo attentamente questi passaggi, possiamo garantire che i dati siano in un formato appropriato e contengano una diversità sufficiente per addestrare un robusto modello CNN. IL
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Qual è lo scopo di suddividere i dati bilanciati in elenchi di input (X) e output (Y) nel contesto della costruzione di una rete neurale ricorrente per prevedere i movimenti dei prezzi delle criptovalute?
Nel contesto della costruzione di una rete neurale ricorrente (RNN) per prevedere i movimenti dei prezzi delle criptovalute, lo scopo di dividere i dati bilanciati in elenchi di input (X) e output (Y) è quello di strutturare adeguatamente i dati per l'addestramento e la valutazione del modello RNN. Questo processo è importante per l'utilizzo efficace delle RNN nella previsione
Come separiamo una porzione di dati come set fuori campione per l'analisi dei dati delle serie temporali?
Per eseguire l'analisi dei dati delle serie temporali utilizzando tecniche di deep learning come le reti neurali ricorrenti (RNN), è essenziale separare una porzione di dati come set fuori campione. Questo set fuori campione è importante per valutare le prestazioni e la capacità di generalizzazione del modello addestrato su dati invisibili. In questo campo di studio, concentrandosi in particolare
Quali sono i passaggi necessari per preparare i dati per addestrare un modello RNN per prevedere il prezzo futuro di Litecoin?
Per preparare i dati per l'addestramento di un modello di rete neurale ricorrente (RNN) per prevedere il prezzo futuro di Litecoin, è necessario eseguire diversi passaggi necessari. Questi passaggi comportano la raccolta dei dati, la pre-elaborazione dei dati, la progettazione delle funzionalità e la suddivisione dei dati per scopi di formazione e test. In questa risposta, esamineremo ogni passaggio in dettaglio
Come separiamo i nostri dati di addestramento in set di addestramento e test? Perché questo passaggio è importante?
Per addestrare in modo efficace una rete neurale convoluzionale (CNN) per identificare cani e gatti, è importante separare i dati di addestramento in set di addestramento e test. Questo passaggio, noto come suddivisione dei dati, svolge un ruolo significativo nello sviluppo di un modello robusto e affidabile. In questa risposta, fornirò una spiegazione dettagliata di come farlo
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, Apprendimento approfondito EITC/AI/DLTF con TensorFlow, Utilizzo della rete neurale convoluzionale per identificare cani vs gatti, Formazione della rete, Revisione d'esame
Come creiamo set di addestramento e test nell'addestramento e nel test di regressione?
Per creare insiemi di addestramento e test nell'addestramento e nel test di regressione, seguiamo un processo sistematico che prevede la suddivisione dei dati disponibili in due set di dati separati: il set di addestramento e il set di test. Questa divisione ci consente di addestrare il nostro modello di regressione su un sottoinsieme di dati e valutarne le prestazioni su dati invisibili.
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