Quins són els llenguatges utilitzats per a la programació d'aprenentatge automàtic més enllà de Python?
La pregunta sobre si Python és l'únic llenguatge de programació en l'aprenentatge automàtic és comuna, especialment entre les persones que són noves en el camp de la intel·ligència artificial i l'aprenentatge automàtic. Tot i que Python és realment un llenguatge predominant en el camp de l'aprenentatge automàtic, no és l'únic llenguatge utilitzat per a això.
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, introducció, Què és l’aprenentatge automàtic
Què és un vector one-hot?
En el domini de l'aprenentatge profund i la intel·ligència artificial, especialment quan s'implementen models amb Python i PyTorch, el concepte d'un vector one-hot és un aspecte fonamental de la codificació de dades categòriques. La codificació en calent és una tècnica que s'utilitza per convertir variables de dades categòriques perquè es puguin proporcionar als algorismes d'aprenentatge automàtic per millorar les prediccions. Això
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/DLPP Deep Learning amb Python i PyTorch, Avançar amb un aprenentatge profund, Càlcul a la GPU
Quines eines hi ha per a la XAI (Explainable Artificial Intelligence)?
La intel·ligència artificial explicable (XAI) és un aspecte important dels sistemes d'IA moderns, especialment en el context de xarxes neuronals profundes i estimadors d'aprenentatge automàtic. A mesura que aquests models es tornen cada cop més complexos i es despleguen en aplicacions crítiques, entendre els seus processos de presa de decisions esdevé imprescindible. Les eines i metodologies XAI tenen com a objectiu proporcionar informació sobre com els models fan prediccions,
Cal inicialitzar una xarxa neuronal per definir-la a PyTorch?
Quan es defineix una xarxa neuronal a PyTorch, la inicialització dels paràmetres de la xarxa és un pas crític que pot afectar significativament el rendiment i la convergència del model. Tot i que PyTorch ofereix mètodes d'inicialització predeterminats, entendre quan i com personalitzar aquest procés és important per als professionals avançats de l'aprenentatge profund que volen optimitzar els seus models per a
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Innovació responsable, Innovació responsable i intel·ligència artificial
Una classe torch.Tensor que especifica matrius rectangulars multidimensionals té elements de diferents tipus de dades?
La classe `torch.Tensor` de la biblioteca PyTorch és una estructura de dades fonamental que s'utilitza àmpliament en el camp de l'aprenentatge profund, i el seu disseny és integral per al maneig eficient de càlculs numèrics. Un tensor, en el context de PyTorch, és una matriu multidimensional, similar en concepte a les matrius de NumPy. No obstant això, és important
Es crida la funció d'activació de la unitat lineal rectificada amb la funció rely() a PyTorch?
La unitat lineal rectificada, comunament coneguda com ReLU, és una funció d'activació àmpliament utilitzada en el camp de l'aprenentatge profund i les xarxes neuronals. S'afavoreix per la seva senzillesa i eficàcia per abordar el problema del gradient de desaparició, que pot ocórrer en xarxes profundes amb altres funcions d'activació com la tangent sigmoide o hiperbòlica. A PyTorch,
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Innovació responsable, Innovació responsable i intel·ligència artificial
"To()" és una funció utilitzada a PyTorch per enviar una xarxa neuronal a una unitat de processament que crea una xarxa neuronal especificada en un dispositiu especificat?
La funció `to()` a PyTorch és, de fet, una utilitat fonamental per especificar el dispositiu en què hauria de residir una xarxa neuronal o un tensor. Aquesta funció és integral per al desplegament flexible de models d'aprenentatge automàtic en diferents configuracions de maquinari, especialment quan s'utilitzen CPU i GPU per a la computació. Entendre la funció `to()` és important
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/DLPP Deep Learning amb Python i PyTorch, introducció, Introducció a l'aprenentatge profund amb Python i Pytorch
El nombre de sortides de l'última capa d'una xarxa neuronal classificadora correspondrà al nombre de classes?
En el camp de l'aprenentatge profund, especialment quan s'utilitzen xarxes neuronals per a tasques de classificació, l'arquitectura de la xarxa és important per determinar el seu rendiment i precisió. Un aspecte fonamental del disseny d'una xarxa neuronal per a la classificació consisteix a determinar el nombre adequat de nodes de sortida a la capa final de la xarxa. Aquesta decisió és
Pot una xarxa neuronal convolucional reconèixer imatges en color sense afegir una altra dimensió?
Les xarxes neuronals convolucionals (CNN) són inherentment capaços de processar imatges en color sense necessitat d'afegir una dimensió addicional més enllà de la representació tridimensional estàndard de les imatges: alçada, amplada i canals de color. La idea errònia que cal afegir una dimensió addicional prové de la confusió sobre com les CNN gestionen les dades d'entrada multicanal. Representació estàndard d'imatges -
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/DLPP Deep Learning amb Python i PyTorch, Xarxa neuronal de convolució (CNN), Formació Convnet
En una xarxa neuronal de classificació, en la qual el nombre de sortides de l'última capa correspon al nombre de classes, hauria de tenir l'última capa el mateix nombre de neurones?
En l'àmbit de la intel·ligència artificial, especialment en el domini de l'aprenentatge profund i les xarxes neuronals, l'arquitectura d'una xarxa neuronal de classificació està dissenyada meticulosament per facilitar la categorització precisa de les dades d'entrada en classes predefinides. Un aspecte important d'aquesta arquitectura és la configuració de la capa de sortida, que es correlaciona directament amb el
- Publicat a Intel·ligència Artificial, EITC/AI/DLPP Deep Learning amb Python i PyTorch, Xarxa neuronal, Model de formació