Per què hem d'aplicar optimitzacions en l'aprenentatge automàtic?
Les optimitzacions tenen un paper crucial en l'aprenentatge automàtic, ja que ens permeten millorar el rendiment i l'eficiència dels models, donant lloc a prediccions més precises i temps d'entrenament més ràpids. En l'àmbit de la intel·ligència artificial, concretament de l'aprenentatge profund avançat, les tècniques d'optimització són fonamentals per aconseguir resultats d'última generació. Un dels principals motius per sol·licitar-lo
Quan es produeix el sobreajustament?
El sobreajust es produeix en l'àmbit de la Intel·ligència Artificial, concretament en el domini de l'aprenentatge profund avançat, més concretament en les xarxes neuronals, que són els fonaments d'aquest camp. El sobreajust és un fenomen que sorgeix quan un model d'aprenentatge automàtic s'entrena massa bé en un conjunt de dades concret, fins al punt que s'especialitza massa.
Per a què es van dissenyar primer les xarxes neuronals convolucionals?
Les xarxes neuronals convolucionals (CNN) es van dissenyar per primera vegada amb el propòsit del reconeixement d'imatges en el camp de la visió per ordinador. Aquestes xarxes són un tipus especialitzat de xarxa neuronal artificial que ha demostrat ser molt eficaç a l'hora d'analitzar dades visuals. El desenvolupament de les CNN va ser impulsat per la necessitat de crear models que poguessin amb precisió
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Visió per computador avançada, Xarxes neuronals convolucionals per al reconeixement d’imatges
Les xarxes neuronals convolucionals poden gestionar dades seqüencials incorporant convolucions al llarg del temps, tal com s'utilitza en els models de seqüència convolucional a seqüència?
Les xarxes neuronals convolucionals (CNN) s'han utilitzat àmpliament en el camp de la visió per ordinador per la seva capacitat per extreure característiques significatives de les imatges. Tanmateix, la seva aplicació no es limita només al processament d'imatges. En els darrers anys, els investigadors han explorat l'ús de les CNN per manejar dades seqüencials, com ara dades de text o sèries temporals. Un
Les xarxes adversàries generatives (GAN) es basen en la idea d'un generador i d'un discriminador?
Els GAN estan dissenyats específicament basant-se en el concepte de generador i discriminador. Els GAN són una classe de models d'aprenentatge profund que consten de dos components principals: un generador i un discriminador. El generador d'un GAN és l'encarregat de crear mostres de dades sintètiques que s'assemblen a les dades d'entrenament. Es necessita soroll aleatori com
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Models generatius avançats, Models de variables latents modernes