Quali sono alcuni algoritmi AI/ML comuni da utilizzare sui dati elaborati?
Nel contesto dell'Intelligenza Artificiale (IA) e del Machine Learning di Google Cloud, i dati elaborati, ovvero i dati sottoposti a pulizia, normalizzazione, estrazione di feature e trasformazione, sono pronti per l'apprendimento da parte di algoritmi di machine learning di modelli, previsioni o classificazione delle informazioni. La scelta di un algoritmo appropriato è guidata dal problema sottostante, dalla struttura e dal tipo di dati.
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 differenza tra l'apprendimento automatico nella visione artificiale e l'apprendimento automatico in LLM?
Il machine learning, un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale, è stato applicato a vari ambiti, tra cui la visione artificiale e i modelli di apprendimento linguistico (LLM). Ciascuno di questi campi sfrutta tecniche di machine learning per risolvere problemi specifici del dominio, ma differiscono significativamente in termini di tipi di dati, architetture dei modelli e applicazioni. Comprendere queste differenze è essenziale per apprezzare le peculiarità di...
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Introduzione, Cos'è l'apprendimento automatico
Come determinare il numero di immagini utilizzate per addestrare un modello di visione AI?
Nell'intelligenza artificiale e nell'apprendimento automatico, in particolare nel contesto di TensorFlow e della sua applicazione alla visione artificiale, determinare il numero di immagini utilizzate per l'addestramento di un modello è un aspetto importante del processo di sviluppo del modello. Comprendere questa componente è essenziale per comprendere la capacità del modello di generalizzare dai dati di addestramento a quelli invisibili
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Introduzione a TensorFlow, Visione artificiale di base con ML
Quando si addestra un modello di visione AI è necessario utilizzare un set di immagini diverso per ogni epoca di addestramento?
Nel campo dell'intelligenza artificiale, in particolare quando si tratta di attività di visione artificiale tramite TensorFlow, comprendere il processo di addestramento di un modello è importante per ottenere prestazioni ottimali. Una domanda comune che sorge in questo contesto è se un set di immagini diverso viene utilizzato per ogni epoca durante la fase di addestramento. Per affrontare questo
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Introduzione a TensorFlow, Visione artificiale di base con ML
Una rete neurale convoluzionale può riconoscere le immagini a colori senza aggiungere un'altra dimensione?
Le reti neurali convoluzionali (CNN) sono intrinsecamente in grado di elaborare immagini a colori senza la necessità di aggiungere una dimensione aggiuntiva oltre alla rappresentazione tridimensionale standard delle immagini: altezza, larghezza e canali colore. L'idea sbagliata che si debba aggiungere una dimensione extra deriva dalla confusione su come le CNN gestiscono i dati di input multicanale. Rappresentazione standard delle immagini –
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, Apprendimento approfondito EITC/AI/DLPP con Python e PyTorch, Rete neurale di convoluzione (CNN), Convnet di formazione
Perché l'apprendimento automatico è importante?
Il Machine Learning (ML) è un sottoinsieme fondamentale dell’Intelligenza Artificiale (AI) che ha raccolto attenzione e investimenti significativi grazie al suo potenziale di trasformazione in vari settori. La sua importanza è sottolineata dalla sua capacità di consentire ai sistemi di apprendere dai dati, identificare modelli e prendere decisioni con un intervento umano minimo. Questa capacità è particolarmente importante in
Come comprendere la rappresentazione lineare di un'immagine appiattita?
Nel contesto dell'intelligenza artificiale (AI), in particolare nel dominio del deep learning utilizzando Python e PyTorch, il concetto di appiattimento di un'immagine riguarda la trasformazione di un array multidimensionale (che rappresenta l'immagine) in un array unidimensionale. Questo processo è un passo fondamentale nella preparazione dei dati immagine per l'immissione in reti neurali, in particolare
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, Apprendimento approfondito EITC/AI/DLPP con Python e PyTorch, Dati, Dataset
Come riassumere al meglio PyTorch?
PyTorch è una libreria di machine learning open source completa e versatile sviluppata dal laboratorio di ricerca AI di Facebook (FAIR). È ampiamente utilizzato per applicazioni come l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), la visione artificiale e altri domini che richiedono modelli di deep learning. Il componente principale di PyTorch è la libreria "torch", che fornisce un oggetto array multidimensionale (tensore) simile a quello di NumPy
Quali sono i principali progressi nelle architetture GAN e nelle tecniche di formazione che hanno consentito la generazione di immagini fotorealistiche e ad alta risoluzione?
Il campo delle Generative Adversarial Networks (GAN) ha visto progressi significativi sin dal suo inizio da parte di Ian Goodfellow e colleghi nel 2014. Questi progressi sono stati fondamentali nel consentire la generazione di immagini fotorealistiche e ad alta risoluzione, che in precedenza erano irraggiungibili con i modelli precedenti. Questo progresso può essere attribuito a vari miglioramenti nelle architetture GAN, nelle tecniche di formazione,
- Pubblicato in Intelligenza Artificiale, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Reti generative del contraddittorio, Progressi nelle reti del contraddittorio generativo, Revisione d'esame