Com utilitzar el conjunt de dades Fashion-MNIST a Google Cloud Machine Learning/AI Platform?
Fashion-MNIST és un conjunt de dades d'imatges d'articles de Zalando, que consta d'un conjunt d'entrenament de 60,000 exemples i un conjunt de prova de 10,000 exemples. Cada exemple és una imatge en escala de grisos de 28×28, associada a una etiqueta de 10 classes. El conjunt de dades serveix com a reemplaçament directe del conjunt de dades MNIST original per analitzar els algorismes d'aprenentatge automàtic.
Es pot utilitzar la lògica del model NLG per a finalitats diferents de NLG, com ara la previsió comercial?
L'exploració de models de generació de llenguatge natural (NLG) amb finalitats més enllà del seu abast tradicional, com ara la previsió comercial, presenta una intersecció interessant d'aplicacions d'intel·ligència artificial. Els models NLG, normalment utilitzats per convertir dades estructurades en text llegible per l'home, utilitzen algorismes sofisticats que es poden adaptar teòricament a altres dominis, inclosa la previsió financera. Aquest potencial prové de
Què és una xarxa neuronal?
Una xarxa neuronal és un model computacional inspirat en l'estructura i el funcionament del cervell humà. És un component fonamental de la intel·ligència artificial, concretament en l'àmbit de l'aprenentatge automàtic. Les xarxes neuronals estan dissenyades per processar i interpretar patrons i relacions complexes en dades, cosa que els permet fer prediccions, reconèixer patrons i resoldre
Les característiques que representen dades haurien d'estar en format numèric i organitzades en columnes de característiques?
En l'àmbit de l'aprenentatge automàtic, especialment en el context del big data per als models d'entrenament al núvol, la representació de les dades té un paper important en l'èxit del procés d'aprenentatge. Les característiques, que són les propietats o característiques individuals mesurables de les dades, s'organitzen normalment en columnes de característiques. Mentre ho sigui
Quina és la taxa d'aprenentatge en aprenentatge automàtic?
La taxa d'aprenentatge és un paràmetre important d'ajust del model en el context de l'aprenentatge automàtic. Determina la mida del pas a cada iteració del pas d'entrenament, a partir de la informació obtinguda del pas d'entrenament anterior. En ajustar la taxa d'aprenentatge, podem controlar la velocitat a la qual el model aprèn a partir de les dades d'entrenament i
Les dades recomanades habitualment es divideixen entre formació i avaluació a prop del 80% al 20% corresponentment?
La divisió habitual entre formació i avaluació en els models d'aprenentatge automàtic no està fixada i pot variar en funció de diversos factors. Tanmateix, generalment es recomana assignar una part important de les dades per a la formació, normalment al voltant del 70-80%, i reservar la part restant per a l'avaluació, que seria al voltant del 20-30%. Aquesta divisió assegura que
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Més passos de l'aprenentatge automàtic, Big data per a models d’entrenament al núvol
Què tal l'execució de models ML en una configuració híbrida, amb models existents que s'executen localment amb resultats enviats al núvol?
L'execució de models d'aprenentatge automàtic (ML) en una configuració híbrida, on els models existents s'executen localment i els seus resultats s'envien al núvol, pot oferir diversos avantatges en termes de flexibilitat, escalabilitat i rendibilitat. Aquest enfocament aprofita els punts forts dels recursos informàtics locals i basats en núvol, permetent a les organitzacions utilitzar la seva infraestructura existent alhora que
Quin tipus d'usuaris té Kaggle Kernels?
Kaggle Kernels és una plataforma en línia que abasta una àmplia gamma d'usuaris interessats en diversos aspectes de la intel·ligència artificial i l'aprenentatge automàtic. La base d'usuaris de Kaggle Kernels és diversa i inclou tant principiants com experts en la matèria. Aquesta plataforma serveix com a entorn col·laboratiu on els usuaris poden compartir, explorar i crear
Quins són els inconvenients de la formació distribuïda?
La formació distribuïda en l'àmbit de la Intel·ligència Artificial (IA) ha guanyat una atenció important en els darrers anys per la seva capacitat per accelerar el procés de formació aprofitant múltiples recursos informàtics. Tanmateix, és important reconèixer que també hi ha diversos desavantatges associats a la formació distribuïda. Explorem aquests inconvenients en detall, proporcionant-ne una informació completa
Quins són els desavantatges de NLG?
La generació de llenguatge natural (NLG) és un subcamp de la intel·ligència artificial (IA) que se centra a generar text o veu semblants a les persones a partir de dades estructurades. Tot i que NLG ha guanyat una atenció important i s'ha aplicat amb èxit en diversos dominis, és important reconèixer que hi ha diversos desavantatges associats amb aquesta tecnologia. Explorem alguns