Quanto è importante TensorFlow per l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale e quali sono gli altri framework principali?
TensorFlow ha svolto un ruolo significativo nell'evoluzione e nell'adozione di metodologie di apprendimento automatico (ML) e intelligenza artificiale (IA) sia in ambito accademico che industriale. Sviluppato e reso open source da Google Brain nel 2015, TensorFlow è stato progettato per facilitare la costruzione, l'addestramento e l'implementazione di reti neurali e altri modelli di apprendimento automatico su larga scala.
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In che modo i modelli Keras sostituiscono gli stimatori TensorFlow?
Il passaggio dagli stimatori di TensorFlow ai modelli Keras rappresenta un'evoluzione significativa nel flusso di lavoro e nel paradigma di creazione, addestramento e distribuzione di modelli di machine learning, in particolare all'interno degli ecosistemi TensorFlow e Google Cloud. Questo cambiamento non rappresenta semplicemente un cambiamento nelle preferenze delle API, ma riflette tendenze più ampie in termini di accessibilità, flessibilità e integrazione delle moderne tecnologie.
Che cos'è Classifier.export_saved_model e come utilizzarlo?
La funzione `Classifier.export_saved_model` è un metodo comunemente utilizzato nei flussi di lavoro di machine learning basati su TensorFlow, in particolare per il processo di distribuzione di modelli di machine learning in ambienti di produzione, come le piattaforme serverless di Google Cloud (ad esempio, AI Platform Prediction). La comprensione di questo metodo richiede familiarità con il framework TensorFlow, il formato SavedModel e le best practice per l'esportazione.
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primi passi nel Machine Learning, Previsioni serverless su larga scala
Che cosa si intende per "underfitting"?
L'underfitting è un concetto di apprendimento automatico e modellazione statistica che descrive uno scenario in cui un modello è troppo semplice per catturare la struttura o i pattern sottostanti presenti nei dati. Nel contesto delle attività di visione artificiale che utilizzano TensorFlow, l'underfitting emerge quando un modello, come una rete neurale, non riesce ad apprendere o rappresentare
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Introduzione a TensorFlow, Visione artificiale di base con ML
Qual è la procedura più semplice e dettagliata per mettere in pratica l'addestramento di modelli di intelligenza artificiale distribuiti in Google Cloud?
L'addestramento distribuito è una tecnica avanzata di apprendimento automatico che consente l'utilizzo di più risorse di elaborazione per addestrare modelli di grandi dimensioni in modo più efficiente e su larga scala. Google Cloud Platform (GCP) offre un solido supporto per l'addestramento di modelli distribuiti, in particolare tramite la sua piattaforma di intelligenza artificiale (Vertex AI), Compute Engine e Kubernetes Engine, con supporto per i framework più diffusi.
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Ulteriori passaggi nell'apprendimento automatico, Formazione distribuita nel cloud
Qual è il primo modello su cui si può lavorare con alcuni suggerimenti pratici per iniziare?
Quando si intraprende un percorso nell'intelligenza artificiale, in particolare concentrandosi sulla formazione distribuita nel cloud utilizzando Google Cloud Machine Learning, è consigliabile iniziare con modelli fondamentali e progredire gradualmente verso paradigmi di formazione distribuita più avanzati. Questo approccio graduale consente una comprensione completa dei concetti chiave e lo sviluppo di competenze pratiche.
Dove sono memorizzate le informazioni su un modello di rete neurale (inclusi parametri e iperparametri)?
Nel campo dell'intelligenza artificiale, in particolare per quanto riguarda le reti neurali, capire dove sono archiviate le informazioni è importante sia per lo sviluppo che per l'implementazione del modello. Un modello di rete neurale è costituito da diverse componenti, ognuna delle quali svolge un ruolo distinto nel suo funzionamento e nella sua efficacia. Due degli elementi più significativi in questo contesto sono:
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduzione, Cos'è l'apprendimento automatico
Come creare una versione del modello?
La creazione di una versione di un modello di apprendimento automatico in Google Cloud Platform (GCP) è un passaggio fondamentale nell'implementazione di modelli per previsioni serverless su larga scala. Una versione in questo contesto si riferisce a un'istanza specifica di un modello che può essere utilizzata per le previsioni. Questo processo è parte integrante della gestione e del mantenimento di diverse iterazioni di
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Oltre a Python, quali sono i linguaggi utilizzati per la programmazione dell'apprendimento automatico?
La domanda se Python sia l'unico linguaggio per la programmazione nell'apprendimento automatico è comune, in particolare tra gli individui che sono nuovi nel campo dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico. Mentre Python è effettivamente un linguaggio predominante nel campo dell'apprendimento automatico, non è l'unico linguaggio utilizzato per questo
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Quale versione di Python sarebbe la migliore per installare TensorFlow ed evitare problemi dovuti all'assenza di distribuzioni TF disponibili?
Quando si considera la versione ottimale di Python per l'installazione di TensorFlow, in particolare per l'utilizzo di stimatori semplici e chiari, è essenziale allineare la versione di Python con i requisiti di compatibilità di TensorFlow per garantire un funzionamento fluido ed evitare potenziali problemi correlati a distribuzioni TensorFlow non disponibili. La scelta della versione di Python è importante poiché TensorFlow, come molti
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