Confronto tra metodi di apprendimento automatico tradizionali vs. alternative a basso costo – Cosa funziona davvero?

Confronto metodi apprendimento automatico tradizionali vs. alternative a basso costo

L’Intelligenza Artificiale sta aumentando enormemente ogni giorno in vari settori come le piattaforme cloud, la finanza, la finanza quantitativa, il design dei prodotti e molti altri. Molti ricercatori stanno ancora lavorando sul ruolo dei chatbot umani e sull’applicazione delle tecniche di apprendimento automatico nello sviluppo di questi modelli di chatbot. Implementare un modello di chatbot, addestrarlo e testarlo richiede enormi dati ed è costoso da implementare. Questo rientra in una vasta categoria di Elaborazione del Linguaggio Naturale così come di Visione Artificiale. Per risolvere questa crisi economica, i ricercatori dell’University College di Londra e dell’Università di Edimburgo stanno lavorando su tecniche di Apprendimento Automatico per costruire un modello migliore per risolvere questa crisi.

I ricercatori stanno ancora lavorando per risolvere questi problemi legati all’economia delle piattaforme cloud come AWS. Il team di scienziati della ricerca ha sviluppato un approccio di Apprendimento Automatico basato sul sistema di misurazione. È stata fatta una comparazione tra i normali modelli di Apprendimento Automatico e il nuovo modello sviluppato tramite Apprendimento Automatico. Questo ha portato a un approccio di risparmio dei costi, che è stato abbastanza buono ma aveva anche alcuni svantaggi. Questi modelli di risparmio dei costi prevedevano i risultati minimi o il risultato minimo possibile. La soluzione del problema è stata ulteriormente risolta dai ricercatori dividendolo in tre categorie principali.

I ricercatori hanno implementato la selezione per batch come primo approccio. Questo coinvolgeva un grande numero esteso di immagini impilate insieme. Queste sono state disposte una per una in ordine secondo uno specifico pattern. La selezione per batch era uno degli approcci più economici utilizzati fino ad oggi ma aveva comunque alcuni deficit. Il secondo approccio utilizzato dai ricercatori si chiama Layer Stacking. Questo coinvolge la sovrapposizione di più reti neurali. Questo modello utilizza la sovrapposizione per implementare il modello. L’analisi del sentiment svolge anche un ruolo importante nel processo di Layer Stacking. Il terzo approccio progettato dai ricercatori si basava su ottimizzatori efficienti. Questo approccio si basava sulla riduzione al minimo delle cose inutili e accelera anche la funzione di ricerca. Questo approccio era il più ottimale in quanto forniva soluzioni con un’eccellente accuratezza. Gli ottimizzatori utilizzati nel processo erano due volte più veloci dell’Adam Optimizer.

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Utilizzare tutti i dati contemporaneamente e lasciare le informazioni inutili non consente di generare un output adeguato. Tra tutti e tre gli output, la sovrapposizione di layer era l’unico approccio che coinvolgeva un minimo di convalida e guadagni di addestramento. Tali processi stanno migliorando su larga scala al giorno d’oggi. Molti ricercatori stanno lavorando sullo stesso processo. I ricercatori hanno sviluppato una tecnica di ottimizzazione che richiedeva meno potenza di calcolo rispetto a prima. Il risultato complessivo di ‘No train, no gain’ è stato raggiunto dopo il completamento del progetto di ricerca.