Scopri come garantire la qualità dei tuoi incorporamenti, che può essere essenziale per il tuo sistema di apprendimento automatico.
La creazione di incorporamenti di qualità è una parte essenziale della maggior parte dei sistemi di intelligenza artificiale. Gli incorporamenti sono la base su cui un modello di intelligenza artificiale può svolgere il proprio lavoro e la creazione di incorporamenti di alta qualità è quindi un elemento importante nella realizzazione di modelli di intelligenza artificiale ad alta precisione. Questo articolo parlerà di come garantire la qualità dei tuoi incorporamenti, che può aiutarti a creare modelli di intelligenza artificiale migliori.
Prima di tutto, gli incorporamenti sono informazioni archiviate come un array di numeri. Ciò è in genere richiesto quando si utilizza un modello AI, poiché i modelli AI accettano solo numeri come input e non è possibile, ad esempio, inserire testo direttamente in un modello AI per eseguire analisi PNL. La creazione di incorporamenti può essere eseguita con diversi approcci come gli autocodificatori o dalla formazione sulle attività a valle. Il problema con gli incorporamenti, tuttavia, è che non hanno alcun significato per l’occhio umano. Non è possibile giudicare la qualità di un incorporamento semplicemente osservando i numeri e misurare la qualità degli incorporamenti in generale può essere un compito impegnativo. Pertanto, questo articolo spiegherà come ottenere un’indicazione sulla qualità dell’incorporamento, sebbene questi metodi sfortunatamente non possano garantire la qualità degli incorporamenti, considerando che si tratta di un compito impegnativo.
· introduzione
· Sommario
· Riduzione della dimensionalità
∘ Approccio qualitativo
∘ Approccio quantitativo
∘ Quando utilizzare la riduzione della dimensionalità
∘ Quando non utilizzare la riduzione della dimensionalità
· Incorporamento della somiglianza
∘ Quando utilizzare la somiglianza di incorporamento
∘ Quando non utilizzare la somiglianza incorporata
· Compiti a valle
∘ Quando utilizzare le attività downstream
∘ Quando non utilizzare le attività downstream
· Migliorare i tuoi incorporamenti
∘ Modelli open source
∘ Verifica la presenza di bug
· Conclusione
· Riferimenti
Fonte: towardsdatascience.com
