artificiale a utilizzare i potenziamenti dei dati per valutare e migliorare la precisione dei loro modelli di apprendimento automatico. AugLy si basano sui modi in cui le persone trasformano i contenuti per cercare di eludere i sistemi automatici

Conoscenze necessarie per leggere questo post. Se vuoi trovarti a tuo con questa lettura, ti consiglio di leggerti prima i seguenti articoli introduttivi: Conoscenza delle caratteristiche di un problema di classificazione. Conoscenza dell’algoritmo SVM. Ricapitolando Ho introdotto nei precedenti post le nozioni necessarie per valutare un primo caso di studio. Nello specifico analizzerò il problema di classificazione dei fiori fra Iris Setosa, Virginica e Versicolor. Come già accennato, il dataset è composto da 150 istanze. Per ognuna di esse vengono fornite più features utili per la classificazione: lunghezza, larghezza del sepalo e del petalo. Per maggiori info sul dataset visita il sito ufficiale. Suddivisione del dataset Ho suddiviso il dataset in train e test: l’80% delle istanze le ho inserite nel training set e il rimanente 20% le ho inserite nel test set. Ho deciso di utilizzare l’algoritmo presentato nel post precedente ovvero SVM, il quale si occuperà di definire una funzione che permetta di dividere correttamente le istanze delle classi. Come fa a farlo? Tramite i dati di training etichettati. Ovviamente all’aumentare dei dati a disposizione le performance saranno migliori. Inoltre, all’aumentare delle classi le performance saranno peggiori perché aumenterà la probabilità di sbagliare la classificazione. Risultati L’accuratezza di classificazione ottenuta è stata pari a 83.33%. Questa metrica misura la percentuale di corrette classificazioni svolte dall’algoritmo utilizzato. Nel caso in esame significa che su 30 immagini presenti nel test set 25 sono classificate correttamente, mentre 5 sono errate. Per incrementare questo valore possono essere necessari: maggiori elementi nel training set; l’utilizzo di un set diverso di features; l’adozione di una strategia più efficace per la risoluzione del problema. La matrice di confusione mostra in forma tabellare la suddivisione delle classificazioni per classe. Aiuta quindi il data scientist a capire in quali classi l’algoritmo commette errori di classificazione. La matrice di confusione risultante è stata la seguente: Da questa tabella si evince che per la classe Iris Setosa il metodo usato non commette nessun errore di classificazione (10 classificazioni su 10 corrette → 100%). Per quanto riguarda la classe Iris Virginica vengono commessi 4 errori perché 4 istanze della classe Iris Virginica vengono classificate come Iris Versicolor (7 classificazioni su 11 corrette → 63.6%). Infine, per l’ultima classe viene commesso un solo errore di classificazione (8 classificazioni corrette su 9 → 88.8%). Da ciò si può quindi evincere che la classe che presenta maggiori difficoltà ad essere correttamente individuata è Iris Virginica. Un’interessante analisi è quella che si può fare su come le istanze del dataset siano suddivise in training e test set. La regola aurea è che il numero di istanze di ogni classe dovrebbe essere lo stesso. Serve per evitare problemi in fase di addestramento che si ripercuotono poi in fase di classificazione. Se il metodo di classificazione vede più esempi in fase di addestramento, ci saranno poi maggiori possibilità che classifichi gli elementi del test con l’etichetta della classe più popolosa del training set. In questo caso le istanze sono state suddivise in questa maniera: Dalla tabella si evince che relativamente alla classe con meno istanze in fase di training si commettono poi più errori in fase di test. Come migliorare le performance? Avevo utilizzato solo le prime 2 features a disposizione. Usando, invece, tutte e 4 le features ottengo risultati nettamente migliori: accuratezza di classificazione pari a 93.33%. Ciò determina che la scelta delle features può influenzare molto il risultato del modello di Intelligenza Artificiale. Solo due errori nella classificazione dell’Iris Virginica. Davvero niente male questo SVM! Come Implementare l' SVM con Python su questo Dataset? Vi lascio il codice completo, con diversi kernel SVM, e le relative aree di classificazione, scritto in Python. Buon Divertimento ! Sono appassionato di Intelligenza Artificiale e nel 2020 ho ricevuto il Ph.D. in Visione Artificiale presso l'Università degli Studi di Parma. Se vuoi ricevere maggiori informazioni sull'articolo o sui progetti che sto svolgendo visita il mio sito web.

TensorFlow Questa è una libreria software open source per l'apprendimento automatico (machine learning Si tratta di software open source per l’apprendimento automatico e le reti neurali e supporta come back-end Scikit-learn Questa è una libreria open source di apprendimento automatico per il linguaggio di programmazione apprendimento automatico. OpenAI GPT-3 è un software di intelligenza artificiale particolarmente efficiente nella produzione automatica

Questi dati vengono elaborati utilizzando algoritmi di apprendimento automatico e convalidati utilizzando I dati generati artificialmente possono riempire automaticamente i valori mancanti e applicare etichette Scalabilità : l'apprendimento automatico richiede enormi quantità di dati. Codificatori automatici variazionali (VAE) I VAE sono modelli generativi non supervisionati che possono

L'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale sono utilizzati attivamente per analizzare i automatico possono aiutare. Senno, una piattaforma basata su tecnologie blockchain e di intelligenza artificiale, fa l'analisi in automatico automatico. Esecuzione automatica istantanea delle operazioni secondo i parametri impostati.

delle immagini che i nostri occhi vedono, ma per una macchina inferenziale potrebbe essere complesso, l’ L'apprendimento automatico supervisionato è una tecnica di machine learning che utilizza un insieme di In particolare, per Tensorflow, è stata sviluppata Keras che è una interfaccia per l'apprendimento automatico

Molti modelli di apprendimento automatico , comprese le reti neurali, classificano costantemente in modo I classificatori basati su moderne tecniche di apprendimento automatico che hanno ottenuto prestazioni

Viene utilizzato per problemi generali di apprendimento automatico, che ha un singolo input e un singolo La traduzione automatica è uno degli esempi Applicazioni delle Reti Neurali Ricorrenti Generazione sottotitoli

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