Questo lavoro è stato tradotto utilizzando l'AI. Siamo lieti di ricevere il tuo feedback e i tuoi commenti: translation-feedback@oreilly.com
La fase successiva alla preelaborazione è l'addestramento del modello , durante il quale il modello di apprendimento automatico legge i dati di addestramento e li utilizza per regolare i suoi pesi (vedi Figura 7-1). Dopo l'addestramento, il modello viene salvato o esportato per poter essere distribuito.
Figura 7-1. Nel processo di formazione del modello, il modello ML viene addestrato su dati pre-elaborati e poi esportato per la distribuzione. Il modello esportato viene utilizzato per fare previsioni.
In questo capitolo analizzeremo i modi per rendere più efficiente l'inserimento dei dati di formazione (e di convalida) nel modello. Sfrutteremo il time slice tra i diversi dispositivi di calcolo (CPU e GPU) a nostra disposizione ed esamineremo come rendere l'intero processo più resistente e riproducibile.
Suggerimento
Il codice di questo capitolo si trova nella cartella 07_training del repository GitHub del libro. Indicheremo i nomi dei file per gli esempi di codice e i quaderni di appunti, se necessario.
Ingestione efficiente
Una parte significativa del tempo che richiede per addestrare i modelli di apprendimento automatico viene impiegata per ingerire i dati, leggerli e trasformarli in una forma utilizzabile ...
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