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L’apprendimento trasferito è una sofisticata tecnica di machine learning che consente di riutilizzare modelli addestrati su un compito per un compito correlato, migliorando efficienza e prestazioni, soprattutto quando i dati sono scarsi.
L'Apprendimento Trasferito è una potente tecnica di IA/ML che adatta modelli pre-addestrati a nuovi compiti, migliorando le prestazioni con dati limitati e aumentando l'efficienza in varie applicazioni come il riconoscimento delle immagini e l'elaborazione del linguaggio naturale.
Fastai è una libreria di deep learning costruita su PyTorch, che offre API di alto livello, apprendimento trasferito e un'architettura a livelli per semplificare lo sviluppo di reti neurali per visione, NLP, dati tabellari e altro. Sviluppata da Jeremy Howard e Rachel Thomas, Fastai è open source e guidata dalla comunità, rendendo l'IA all'avanguardia accessibile a tutti.
L'Estendibilità dell'IA si riferisce alla capacità dei sistemi di intelligenza artificiale di espandere le proprie funzionalità verso nuovi domini, compiti e dataset senza una nuova formazione completa, utilizzando tecniche come il transfer learning, l'apprendimento multi-task e il design modulare per flessibilità e integrazione senza soluzione di continuità.
Il Few-Shot Learning è un approccio di apprendimento automatico che consente ai modelli di effettuare previsioni accurate utilizzando solo un piccolo numero di esempi etichettati. A differenza dei metodi supervisionati tradizionali, si concentra sulla generalizzazione a partire da dati limitati, sfruttando tecniche come meta-learning, transfer learning e data augmentation.
L'affinamento del modello adatta i modelli pre-addestrati a nuovi compiti mediante piccoli aggiustamenti, riducendo le necessità di dati e risorse. Scopri come l'affinamento sfrutta il transfer learning, le diverse tecniche, le best practice e le metriche di valutazione per migliorare in modo efficiente le prestazioni del modello in NLP, computer vision e altro ancora.
La scarsità di dati si riferisce alla quantità insufficiente di dati per addestrare modelli di machine learning o per un'analisi completa, ostacolando lo sviluppo di sistemi AI accurati. Scopri cause, impatti e tecniche per superare la scarsità di dati in AI e automazione.
Lo Zero-Shot Learning è un metodo nell'IA in cui un modello riconosce oggetti o categorie di dati senza essere stato esplicitamente addestrato su tali categorie, utilizzando descrizioni semantiche o attributi per fare inferenze. È particolarmente utile quando la raccolta dei dati di addestramento è difficile o impossibile.
