Quines són les limitacions de treballar amb grans conjunts de dades en l'aprenentatge automàtic?
Quan es tracten grans conjunts de dades en l'aprenentatge automàtic, hi ha diverses limitacions que cal tenir en compte per garantir l'eficiència i l'eficàcia dels models que s'estan desenvolupant. Aquestes limitacions poden sorgir de diversos aspectes com els recursos computacionals, les limitacions de memòria, la qualitat de les dades i la complexitat del model. Una de les principals limitacions de la instal·lació de grans conjunts de dades
L'aprenentatge automàtic pot fer una mica d'ajuda dialògica?
L'aprenentatge automàtic té un paper crucial en l'assistència dialògica en l'àmbit de la intel·ligència artificial. L'assistència dialògica implica la creació de sistemes que poden entaular converses amb els usuaris, entendre les seves consultes i oferir respostes rellevants. Aquesta tecnologia s'utilitza àmpliament en chatbots, assistents virtuals, aplicacions d'atenció al client i molt més. En el context de Google Cloud Machine
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Avançar en l'aprenentatge automàtic, GCP BigQuery i conjunts de dades oberts
Què és el pati TensorFlow?
TensorFlow Playground és una eina interactiva basada en web desenvolupada per Google que permet als usuaris explorar i entendre els fonaments bàsics de les xarxes neuronals. Aquesta plataforma proporciona una interfície visual on els usuaris poden experimentar amb diferents arquitectures de xarxes neuronals, funcions d'activació i conjunts de dades per observar el seu impacte en el rendiment del model. TensorFlow Playground és un recurs valuós per a
Què significa realment un conjunt de dades més gran?
Un conjunt de dades més gran en l'àmbit de la intel·ligència artificial, especialment dins de Google Cloud Machine Learning, es refereix a una col·lecció de dades que és extensa en mida i complexitat. La importància d'un conjunt de dades més gran rau en la seva capacitat per millorar el rendiment i la precisió dels models d'aprenentatge automàtic. Quan un conjunt de dades és gran, conté
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Eines de Google per a l'aprenentatge automàtic, Visió general d'aprenentatge automàtic de Google
Quins són alguns exemples d'hiperparàmetres d'algorisme?
En l'àmbit de l'aprenentatge automàtic, els hiperparàmetres tenen un paper crucial a l'hora de determinar el rendiment i el comportament d'un algorisme. Els hiperparàmetres són paràmetres que s'estableixen abans que comenci el procés d'aprenentatge. No s'aprenen durant l'entrenament; en canvi, controlen el propi procés d'aprenentatge. En canvi, els paràmetres del model s'aprenen durant l'entrenament, com ara els pesos
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, introducció, Què és l’aprenentatge automàtic
Què és la computació en núvol?
La informàtica en núvol és un paradigma que implica oferir diversos serveis informàtics a través d'Internet. Permet als usuaris accedir i utilitzar una àmplia gamma de recursos, com ara servidors, emmagatzematge, bases de dades, xarxes, programari i més, sense necessitat de posseir o gestionar la infraestructura física. Aquest model ofereix flexibilitat, escalabilitat, rendibilitat i un rendiment millorat en comparació
El sistema GSM implementa el seu xifrat de flux mitjançant registres de canvi de retroalimentació lineal?
En l'àmbit de la criptografia clàssica, el sistema GSM, que significa Global System for Mobile Communications, empra 11 registres lineals de canvi de retroalimentació (LFSR) interconnectats per crear un xifratge de flux robust. L'objectiu principal d'utilitzar múltiples LFSR conjuntament és millorar la seguretat del mecanisme de xifratge augmentant la complexitat i l'aleatorietat.
El xifrat de Rijndael va guanyar una convocatòria del NIST per convertir-se en el sistema criptogràfic AES?
El xifratge de Rijndael va guanyar el concurs organitzat per l'Institut Nacional d'Estàndards i Tecnologia (NIST) l'any 2000 per convertir-se en el criptosistema Advanced Encryption Standard (AES). Aquest concurs va ser organitzat pel NIST per seleccionar un nou algorisme de xifratge de clau simètrica que substituiria l'envelliment estàndard de xifrat de dades (DES) com a estàndard per a la seguretat.
- Publicat a Seguretat cibernètica, Fonaments bàsics de criptografia clàssica EITC/IS/CCF, Criptosistema de xifratge de blocs AES, Estàndard de xifratge avançat (AES)
Què és la criptografia de clau pública (criptografia asimètrica)?
La criptografia de clau pública, també coneguda com a criptografia asimètrica, és un concepte fonamental en l'àmbit de la ciberseguretat que va sorgir a causa del tema de la distribució de claus en la criptografia de clau privada (criptografia simètrica). Si bé la distribució de claus és de fet un problema important en la criptografia simètrica clàssica, la criptografia de clau pública va oferir una manera de resoldre aquest problema, però a més va introduir
- Publicat a Seguretat cibernètica, Fonaments bàsics de criptografia clàssica EITC/IS/CCF, Introducció a la criptografia de clau pública, El criptosistema RSA i una exponenciació eficient
Quines són algunes de les categories predefinides per al reconeixement d'objectes a l'API de Google Vision?
L'API de Google Vision, una part de les capacitats d'aprenentatge automàtic de Google Cloud, ofereix funcionalitats avançades de comprensió d'imatges, inclòs el reconeixement d'objectes. En el context del reconeixement d'objectes, l'API utilitza un conjunt de categories predefinides per identificar objectes dins de les imatges amb precisió. Aquestes categories predefinides serveixen com a punts de referència per classificar els models d'aprenentatge automàtic de l'API