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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Perché è essenziale valutare le prestazioni di un modello di apprendimento automatico su un set di dati di test separato e cosa potrebbe accadere se questo passaggio venisse saltato?
Nel campo dell'apprendimento automatico, la valutazione delle prestazioni di un modello su un set di dati di test separato è una pratica fondamentale che supporta l'affidabilità e la generalizzabilità dei modelli predittivi. Questa fase è parte integrante del processo di sviluppo del modello per diversi motivi, ognuno dei quali contribuisce alla robustezza e all'affidabilità delle previsioni del modello. In primo luogo, lo scopo principale
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduzione, Cos'è l'apprendimento automatico
Quali sono i livelli orizzontali inclusi in TFX per la gestione e l'ottimizzazione della pipeline?
TFX, che sta per TensorFlow Extended, è una piattaforma end-to-end completa per la creazione di pipeline di machine learning pronte per la produzione. Fornisce una serie di strumenti e componenti che facilitano lo sviluppo e l'implementazione di sistemi di apprendimento automatico scalabili e affidabili. TFX è progettato per affrontare le sfide della gestione e dell'ottimizzazione delle pipeline di machine learning, abilitando i data scientist
Quali sono le diverse fasi della pipeline ML in TFX?
TensorFlow Extended (TFX) è una potente piattaforma open source progettata per facilitare lo sviluppo e l'implementazione di modelli di machine learning (ML) negli ambienti di produzione. Fornisce un set completo di strumenti e librerie che consentono la costruzione di pipeline ML end-to-end. Queste pipeline sono costituite da diverse fasi distinte, ciascuna con uno scopo specifico e contribuendo
Quali sono i passaggi chiave coinvolti nel processo di lavoro con l'apprendimento automatico?
Lavorare con l'apprendimento automatico comporta una serie di passaggi chiave importanti per lo sviluppo e l'implementazione di successo di modelli di apprendimento automatico. Questi passaggi possono essere ampiamente classificati in raccolta e preelaborazione dei dati, selezione e formazione del modello, valutazione e convalida del modello e implementazione e monitoraggio del modello. Ogni passaggio gioca un ruolo fondamentale nel