Quins són els paràmetres clau utilitzats en algorismes basats en xarxes neuronals?
En l'àmbit de la intel·ligència artificial i l'aprenentatge automàtic, els algorismes basats en xarxes neuronals tenen un paper fonamental per resoldre problemes complexos i fer prediccions basades en dades. Aquests algorismes consisteixen en capes de nodes interconnectades, inspirades en l'estructura del cervell humà. Per entrenar i utilitzar de manera eficaç les xarxes neuronals, són essencials diversos paràmetres clau
Què és TensorBoard?
TensorBoard és una potent eina de visualització en el camp de l'aprenentatge automàtic que s'associa habitualment amb TensorFlow, la biblioteca d'aprenentatge automàtic de codi obert de Google. Està dissenyat per ajudar els usuaris a entendre, depurar i optimitzar el rendiment dels models d'aprenentatge automàtic proporcionant un conjunt d'eines de visualització. TensorBoard permet als usuaris visualitzar diversos aspectes del seu
Què és TensorFlow?
TensorFlow és una biblioteca d'aprenentatge automàtic de codi obert desenvolupada per Google que s'utilitza àmpliament en el camp de la intel·ligència artificial. Està dissenyat per permetre als investigadors i desenvolupadors crear i desplegar models d'aprenentatge automàtic de manera eficient. TensorFlow és especialment conegut per la seva flexibilitat, escalabilitat i facilitat d'ús, per la qual cosa és una opció popular per a tots dos.
Què és el classificador?
Un classificador en el context de l'aprenentatge automàtic és un model que s'entrena per predir la categoria o classe d'un punt de dades d'entrada determinat. És un concepte fonamental en l'aprenentatge supervisat, on l'algoritme aprèn a partir de dades d'entrenament etiquetades per fer prediccions sobre dades no vistes. Els classificadors s'utilitzen àmpliament en diverses aplicacions
El mode eager impedeix la funcionalitat de computació distribuïda de TensorFlow?
L'execució ansiosa a TensorFlow és un mode que permet un desenvolupament més intuïtiu i interactiu de models d'aprenentatge automàtic. És especialment beneficiós durant les etapes de prototipatge i depuració del desenvolupament del model. A TensorFlow, l'execució amb ganes és una manera d'executar operacions immediatament per retornar valors concrets, a diferència de l'execució tradicional basada en gràfics on
Per què s'han eliminat sessions de TensorFlow 2.0 a favor d'una execució amb ganes?
A TensorFlow 2.0, el concepte de sessions s'ha eliminat a favor de l'execució amb ganes, ja que l'execució amb ganes permet una avaluació immediata i una depuració més fàcil de les operacions, fent que el procés sigui més intuïtiu i pythonic. Aquest canvi representa un canvi significatiu en la manera com TensorFlow opera i interactua amb els usuaris. A TensorFlow 1.x, les sessions estaven acostumades
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Eines de Google per a l'aprenentatge automàtic, Impressió de declaracions a TensorFlow
Com s'implementa un model d'IA que fa aprenentatge automàtic?
Per implementar un model d'IA que realitza tasques d'aprenentatge automàtic, cal entendre els conceptes i processos fonamentals implicats en l'aprenentatge automàtic. L'aprenentatge automàtic (ML) és un subconjunt d'intel·ligència artificial (IA) que permet que els sistemes aprenguin i millorin de l'experiència sense ser programats explícitament. Google Cloud Machine Learning ofereix una plataforma i eines
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, introducció, Què és l’aprenentatge automàtic
Les capacitats de cerca avançada són un cas d'ús d'aprenentatge automàtic?
Les capacitats de cerca avançada són, de fet, un cas d'ús destacat de l'aprenentatge automàtic (ML). Els algorismes d'aprenentatge automàtic estan dissenyats per identificar patrons i relacions dins de les dades per fer prediccions o decisions sense ser programats explícitament. En el context de les capacitats de cerca avançades, l'aprenentatge automàtic pot millorar significativament l'experiència de cerca proporcionant-li més rellevància i precisió.
Què és l'aprenentatge conjunt?
L'aprenentatge conjunt és una tècnica d'aprenentatge automàtic que té com a objectiu millorar el rendiment d'un model combinant diversos models. Aprofita la idea que combinar diversos aprenents febles pot crear un aprenent fort que tingui un rendiment millor que qualsevol model individual. Aquest enfocament s'utilitza àmpliament en diverses tasques d'aprenentatge automàtic per millorar la precisió predictiva,
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, introducció, Què és l’aprenentatge automàtic
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