És vertadera o falsa aquesta proposició "Per a una xarxa neuronal de classificació, el resultat hauria de ser una distribució de probabilitat entre classes."
En l'àmbit de la intel·ligència artificial, especialment en el camp de l'aprenentatge profund, les xarxes neuronals de classificació són eines fonamentals per a tasques com el reconeixement d'imatges, el processament del llenguatge natural i molt més. Quan es parla de la sortida d'una xarxa neuronal de classificació, és crucial entendre el concepte de distribució de probabilitat entre classes. La declaració que
Què és una codificació calenta?
Una codificació calenta és una tècnica que s'utilitza amb freqüència en el camp de l'aprenentatge profund, concretament en el context de l'aprenentatge automàtic i les xarxes neuronals. A TensorFlow, una popular biblioteca d'aprenentatge profund, una codificació en calent és un mètode que s'utilitza per representar dades categòriques en un format que es pugui processar fàcilment mitjançant algorismes d'aprenentatge automàtic. En
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/DLTF Deep Learning amb TensorFlow, Biblioteca d'aprenentatge profund TensorFlow, TFLearn
Què és un vector suport?
Un vector de suport és un concepte fonamental en l'àmbit de l'aprenentatge automàtic, concretament en l'àrea de màquines de vectors de suport (SVM). Els SVM són una potent classe d'algoritmes d'aprenentatge supervisat que s'utilitzen àmpliament per a tasques de classificació i regressió. El concepte de vector de suport constitueix la base de com funcionen i són els SVM
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, introducció, Què és l’aprenentatge automàtic
Què és un arbre de decisió?
Un arbre de decisions és un algorisme d'aprenentatge automàtic potent i àmpliament utilitzat que està dissenyat per resoldre problemes de classificació i regressió. És una representació gràfica d'un conjunt de regles utilitzades per prendre decisions en funció de les característiques o atributs d'un conjunt de dades determinat. Els arbres de decisió són especialment útils en situacions en què les dades
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, introducció, Què és l’aprenentatge automàtic
Quina és la classificació de les adreces IP?
La classificació de les adreces IP, en el context de les xarxes d'ordinadors i els protocols d'Internet, fa referència a la categorització i organització de les adreces IP. IP, o Protocol d'Internet, és un protocol fonamental que permet la comunicació entre dispositius a través d'Internet. Les adreces IP tenen un paper crucial a l'hora d'identificar i localitzar dispositius a una xarxa. Entendre el
- Publicat a Seguretat cibernètica, EITC/IS/CNF Fonaments de xarxes informàtiques, Protocols d'Internet, Introducció a les adreces IP
Com crear algorismes d'aprenentatge basats en dades invisibles?
El procés de creació d'algorismes d'aprenentatge basats en dades invisibles implica diversos passos i consideracions. Per desenvolupar un algorisme per a aquest propòsit, cal entendre la naturalesa de les dades invisibles i com es poden utilitzar en tasques d'aprenentatge automàtic. Expliquem l'enfocament algorítmic per crear algorismes d'aprenentatge basats en
Què és un algorisme general per a l'extracció de característiques (un procés de transformació de dades en brut en un conjunt de característiques importants que poden ser utilitzades pels models predictius) en tasques de classificació?
L'extracció de característiques és un pas crucial en el camp de l'aprenentatge automàtic, ja que implica transformar les dades en brut en un conjunt de funcions importants que poden ser utilitzades pels models predictius. En aquest context, la classificació és una tasca específica que té com a objectiu categoritzar les dades en classes o categories predefinides. Un algorisme d'ús habitual per a la funció
Què és la màquina de vectors de suport (SVM)?
En el camp de la intel·ligència artificial i l'aprenentatge automàtic, Support Vector Machine (SVM) és un algorisme popular per a tasques de classificació. Quan s'utilitza SVM per a la classificació, un dels passos clau és trobar l'hiperpla que millor separa els punts de dades en diferents classes. Després de trobar l'hiperpla, la classificació d'un nou punt de dades
- Publicat a Intel·ligència Artificial, Aprenentatge automàtic EITC/AI/MLP amb Python, Màquina de suport de vectors, Paràmetres SVM
L'algoritme K de veïns més propers és adequat per crear models d'aprenentatge automàtic entrenables?
L'algorisme K de veïns més propers (KNN) és realment adequat per construir models d'aprenentatge automàtic entrenables. KNN és un algorisme no paramètric que es pot utilitzar tant per a tasques de classificació com de regressió. És un tipus d'aprenentatge basat en instàncies, on les noves instàncies es classifiquen en funció de la seva similitud amb les instàncies existents a les dades d'entrenament. KNN
Com es pot avaluar el rendiment d'un model d'aprenentatge profund entrenat?
Per avaluar el rendiment d'un model d'aprenentatge profund entrenat, es poden utilitzar diverses mètriques i tècniques. Aquests mètodes d'avaluació permeten als investigadors i professionals avaluar l'eficàcia i la precisió dels seus models, proporcionant informació valuosa sobre el seu rendiment i les àrees potencials de millora. En aquesta resposta, explorarem diverses tècniques d'avaluació utilitzades habitualment