Com es poden detectar biaixos en l'aprenentatge automàtic i com es poden prevenir aquests biaixos?
La detecció de biaixos en els models d'aprenentatge automàtic és un aspecte crucial per garantir sistemes d'IA justos i ètics. Els biaixos poden sorgir de diverses etapes del pipeline d'aprenentatge automàtic, com ara la recollida de dades, el preprocessament, la selecció de funcions, la formació de models i el desplegament. La detecció de biaixos implica una combinació d'anàlisi estadística, coneixement del domini i pensament crític. En aquesta resposta, nosaltres
La mida del lot, l'època i la mida del conjunt de dades són tots hiperparàmetres?
La mida del lot, l'època i la mida del conjunt de dades són realment aspectes crucials en l'aprenentatge automàtic i s'anomenen habitualment hiperparàmetres. Per entendre aquest concepte, aprofundim en cada terme individualment. Mida del lot: la mida del lot és un hiperparàmetre que defineix el nombre de mostres processades abans que els pesos del model s'actualitzin durant l'entrenament. Es juga
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Primers passos de l'aprenentatge automàtic, Els 7 passos de l'aprenentatge automàtic
Es pot utilitzar TensorBoard en línia?
Sí, es pot utilitzar TensorBoard en línia per visualitzar models d'aprenentatge automàtic. TensorBoard és una potent eina de visualització que inclou TensorFlow, un popular marc d'aprenentatge automàtic de codi obert desenvolupat per Google. Us permet fer un seguiment i visualitzar diversos aspectes dels vostres models d'aprenentatge automàtic, com ara gràfics de models, mètriques d'entrenament i incrustacions. Visualitzant aquests
On es pot trobar el conjunt de dades Iris utilitzat a l'exemple?
Per trobar el conjunt de dades Iris utilitzat a l'exemple, podeu accedir-hi a través del dipòsit d'aprenentatge automàtic de l'UCI. El conjunt de dades Iris és un conjunt de dades que s'utilitza habitualment en el camp de l'aprenentatge automàtic per a tasques de classificació, especialment en contextos educatius per la seva simplicitat i eficàcia per demostrar diversos algorismes d'aprenentatge automàtic. La màquina de la UCI
Què és un model de transformador generatiu pre-entrenat (GPT)?
Un transformador generatiu pre-entrenat (GPT) és un tipus de model d'intel·ligència artificial que utilitza l'aprenentatge no supervisat per entendre i generar text semblant a l'ésser humà. Els models GPT s'entrenen prèviament en grans quantitats de dades de text i es poden ajustar per a tasques específiques com ara la generació de text, la traducció, el resum i la resposta a preguntes. En el context de l'aprenentatge automàtic, especialment dins
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, introducció, Què és l’aprenentatge automàtic
És necessari Python per a l'aprenentatge automàtic?
Python és un llenguatge de programació àmpliament utilitzat en l'àmbit de l'aprenentatge automàtic (ML) per la seva senzillesa, versatilitat i la disponibilitat de nombroses biblioteques i marcs que admeten tasques d'ML. Tot i que no és un requisit utilitzar Python per a ML, és força recomanat i preferit per molts professionals i investigadors de la
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, introducció, Què és l’aprenentatge automàtic
Un model no supervisat necessita formació encara que no tingui dades etiquetades?
Un model no supervisat en aprenentatge automàtic no requereix dades etiquetades per a l'entrenament, ja que pretén trobar patrons i relacions dins de les dades sense etiquetes predefinides. Tot i que l'aprenentatge no supervisat no implica l'ús de dades etiquetades, el model encara s'ha de sotmetre a un procés d'entrenament per conèixer l'estructura subjacent de les dades.
Quins són alguns exemples d'aprenentatge semitutelat?
L'aprenentatge semi-supervisat és un paradigma d'aprenentatge automàtic que es troba entre l'aprenentatge supervisat (on s'etiqueten totes les dades) i l'aprenentatge no supervisat (on no s'etiqueten dades). En l'aprenentatge semisupervisat, l'algoritme aprèn d'una combinació d'una petita quantitat de dades etiquetades i una gran quantitat de dades sense etiquetar. Aquest enfocament és especialment útil a l'hora d'obtenir
Com es pot saber quan s'ha d'utilitzar la formació supervisada versus la no supervisada?
L'aprenentatge supervisat i no supervisat són dos tipus fonamentals de paradigmes d'aprenentatge automàtic que tenen propòsits diferents segons la naturalesa de les dades i els objectius de la tasca en qüestió. Entendre quan s'ha d'utilitzar la formació supervisada versus la formació no supervisada és crucial per dissenyar models d'aprenentatge automàtic efectius. L'elecció entre aquests dos enfocaments depèn
Com es pot saber si un model està ben format? La precisió és un indicador clau i ha d'estar per sobre del 90%?
Determinar si un model d'aprenentatge automàtic està entrenat adequadament és un aspecte crític del procés de desenvolupament del model. Tot i que la precisió és una mètrica important (o fins i tot una mètrica clau) per avaluar el rendiment d'un model, no és l'únic indicador d'un model ben entrenat. Aconseguir una precisió superior al 90% no és universal