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Reti neurali: cosa sono, a cosa servono e qual è la loro storia
Le reti neurali sono una forma avanzata di algoritmi di apprendimento automatico che si ispirano al funzionamento del cervello umano. Esse consistono in una serie di strati di “neuroni” artificiali, che vengono addestrati per riconoscere padronanza in un compito specifico, come la classificazione di immagini o la generazione di testo.
Una rete neurale è composta da tre elementi principali: l’ingresso, gli strati nascosti e l’uscita. Gli strati nascosti utilizzano una funzione di attivazione per elaborare le informazioni in ingresso e trasmetterle allo strato successivo. La funzione di attivazione decide se un neurone deve essere “attivato” o meno in base all’input ricevuto.
Le reti neurali possono essere addestrate utilizzando un gran numero di esempi di input e output desiderati, noti come dati di addestramento. Durante il processo di addestramento, i pesi e i bias dei neuroni vengono regolati in modo da minimizzare la differenza tra l’output desiderato e quello effettivo della rete.
Esistono diverse tipologie di reti neurali, tra cui le reti feedforward, le reti ricorrenti e le reti convolutional. Ognuna di queste tipologie è adatta a una specifica categoria di problemi e di dati.
Le reti neurali sono state utilizzate con successo in una vasta gamma di applicazioni, tra cui la visione artificiale, il riconoscimento vocale, la traduzione automatica e il gioco di scacchi. Grazie alla loro capacità di apprendere in modo autonomo e di migliorare continuamente la loro performance, le reti neurali rappresentano una delle tecnologie di apprendimento automatico più promettenti e in rapida evoluzione del momento.
Storia delle Reti Neurali
Le reti neurali hanno una lunga storia che risale agli anni ’40 del secolo scorso. I primi studi in questo campo sono stati condotti da Warren McCulloch e Walter Pitts, due neuroscienziati che hanno proposto un modello di neurone artificiale basato sul funzionamento del cervello umano. Questo modello è stato poi utilizzato come base per lo sviluppo delle prime reti neurali.
Negli anni ’50 e ’60, molti ricercatori hanno lavorato per sviluppare reti neurali più complesse e per utilizzarle in una vasta gamma di applicazioni, tra cui il riconoscimento delle lettere e la traduzione automatica. Tuttavia, a causa dei limiti dell’hardware di quel periodo, questi sforzi non hanno avuto successo.
Nel 1986 il ricercatore statunitense David Rumelhart, insieme ai suoi colleghi Jay McClelland e Geoffrey Hinton, hanno pubblicato un articolo che presentava un nuovo metodo di addestramento chiamato “backpropagation” che permise di addestrare reti neurali molto più complesse e profonde rispetto a quelle utilizzate in precedenza.
Nel corso degli anni ’90 e 2000, l’interesse per le reti neurali è nuovamente aumentato, soprattutto grazie all’aumento della potenza di calcolo e alla disponibilità di grandi quantità di dati. In particolare, l’utilizzo delle reti neurali profonde (Deep Learning) ha permesso di ottenere risultati significativi in una vasta gamma di applicazioni, tra cui la visione artificiale, il riconoscimento delle parole e la generazione di testo.
Deep Learning, Machine Learning e Reti Neurali sono la stessa cosa?
Le reti neurali, il deep learning e il machine learning sono tutte tecnologie di apprendimento automatico, ma hanno alcune differenze importanti.
Il machine learning è un termine generale che si riferisce alla capacità di un computer di apprendere senza essere esplicitamente programmato. Esso comprende diversi algoritmi, tra cui il deep learning e le reti neurali.
Le reti neurali sono una specifica forma di algoritmi di machine learning che si ispirano al funzionamento del cervello umano. Esse consistono in una serie di strati di “neuroni” artificiali, che vengono addestrati per riconoscere padronanza in un compito specifico.
Il deep learning è un sottoinsieme del machine learning che si concentra sull’utilizzo di reti neurali profonde (cioè con molti strati) per risolvere problemi di apprendimento automatico. Le reti neurali profonde sono in grado di elaborare grandi quantità di dati e di riconoscere padronanza in compiti complessi, come la generazione di testo o la creazione di immagini realistiche.
In sintesi si può dire che il deep learning è una sottocategoria di machine learning e le reti neurali sono una forma di deep learning.
Come strutturare una rete neurale?
Per creare una rete neurale, è necessario seguire i seguenti passi principali:
- Definire il problema e raccogliere i dati: prima di iniziare a costruire una rete neurale, è importante capire bene il problema che si vuole risolvere e raccogliere i dati necessari per addestrare la rete.
- Scegliere una architettura di rete: esistono diverse architetture di reti neurali tra cui scegliere, tra cui reti feedforward, reti ricorrenti e reti convolutional. La scelta dipende dal tipo di problema e dai dati che si hanno a disposizione.
- Inizializzare i pesi: i pesi sono i parametri che controllano l’elaborazione delle informazioni all’interno della rete neurale. Essi vengono inizializzati in modo casuale prima di iniziare il processo di addestramento.
- Addestrare la rete: una volta inizializzati i pesi, la rete viene addestrata utilizzando i dati di addestramento. Il processo di addestramento consiste nell’utilizzare i dati di addestramento per regolare i pesi in modo che l’output della rete sia il più vicino possibile a quello desiderato.
- Testare la rete: una volta addestrata, la rete viene testata utilizzando i dati di test per verificare la sua accuratezza.
Una rete neurale è strutturata in strati di neuroni, che sono organizzati in modo gerarchico, ciascuno dei quali elabora le informazioni in ingresso e le trasmette allo strato successivo. La rete ha un ingresso e un’uscita, e gli strati nascosti utilizzano una funzione di attivazione per decidere se un neurone deve essere “attivato” o meno in base all’input ricevuto.
Smartphone
Realme C65 5G vs Moto G34 5G: quale scegliere?
Tempo di lettura: 2 minuti. Confronto Realme C65 5G e Moto G34 5G: scopri quale smartphone è il migliore per te dalle prestazioni, display, batteria e fotocamera
Il mercato degli smartphone è sempre più competitivo, specialmente nella fascia di prezzo economica e due dei contendenti più recenti sono il Realme C65 5G e il Moto G34 5G, entrambi offrono specifiche interessanti per gli utenti attenti al budget. Ecco una comparazione dettagliata tra i due dispositivi per aiutarti a scegliere quale potrebbe essere il migliore per te.
Design e estetica
Entrambi i modelli presentano un design moderno con bordi piatti e cornici evidenti, comuni negli smartphone Android di recente produzione. Il Realme C65 5G mantiene un modulo circolare per le fotocamere sul retro, mentre il Moto G34 5G offre una finitura in pelle vegana nella variante Ocean Green, conferendo un aspetto più elegante.
Inoltre, mentre il Moto G34 ha una classificazione IP52 per resistenza a schizzi e polvere, il Realme C65 vanta una classificazione IP54, indicando una migliore resistenza agli elementi.
Display
Entrambi i telefoni dispongono di un display IPS HD+ con un tasso di aggiornamento di 120Hz per un’esperienza utente fluida. Il Realme C65 5G spicca per la sua luminosità massima di 625 nit, superiore ai 500 nit del Moto G34, migliorando così la leggibilità in condizioni di luce esterna.
Prestazioni
Sul fronte delle prestazioni, il Realme C65 5G è alimentato dal nuovo SOC MediaTek Dimensity 6300, mentre il Moto G34 5G utilizza il processore Snapdragon 695.
Specifiche | REALME C65 5G | MOTO G34 5G |
---|---|---|
Display | 6.67-inch HD+ IPS-LCD, refresh rate 120Hz | 6.5-inch HD+ display, refresh rate 120Hz |
Processore | MediaTek Dimensity 6300 SoC | Qualcomm Snapdragon 695 SoC |
RAM e Memoria | Fino a 6GB RAM, 128GB di memoria | Fino a 8GB RAM e 128GB di memoria |
Fotocamere posteriori | Doppia fotocamera 50MP | 50MP + 2MP doppia fotocamera |
Fotocamera frontale | 8MP fotocamera frontale | 16MP fotocamera selfie |
Batteria e ricarica | Batteria 5,000mAh, ricarica rapida 15W | Batteria 5,000mAh, ricarica 20W |
Entrambi i dispositivi hanno mostrato prestazioni simili nei test benchmark AnTuTu. La tecnologia di memoria e di archiviazione è paragonabile per entrambi i modelli, garantendo velocità di apertura e chiusura delle applicazioni quasi identiche.
Fotocamere
Per quanto riguarda la fotografia, entrambi i dispositivi sono equipaggiati con una fotocamera principale da 50 MP. Le recensioni indicano che, mentre le foto scattate in condizioni di buona illuminazione sono di qualità accettabile, le immagini in condizioni di scarsa luminosità non sono le migliori della categoria.
Batteria e Software
Il Realme C65 5G e il Moto G34 5G sono entrambi dotati di una batteria da 5000mAh, ma il Moto G34 supporta una ricarica leggermente più veloce a 20W rispetto ai 15W del Realme C65. Entrambi i dispositivi sono forniti con Android 14, con Realme che offre due aggiornamenti OS futuri contro il singolo aggiornamento garantito per il Moto G34.
Verdetto
Analizzando le specifiche, il Realme C65 5G, scoprilo su Amazon, sembra offrire un miglior rapporto qualità-prezzo, grazie a un display più luminoso, una migliore resistenza agli elementi e un supporto software più esteso. Tuttavia, il design in pelle del Moto G34, scoprilo su Amazon, e la sua ricarica più rapida potrebbero attirare gli utenti che valorizzano questi aspetti.
Intelligenza Artificiale
La forza e i limiti dei video generati da AI: il caso di Sora di OpenAI
Tempo di lettura: 2 minuti. Scopri i limiti e le potenzialità di Sora di OpenAI nel campo dei video generati da AI, con dettagli su sfide e uso pratico.
Recentemente, OpenAI ha introdotto Sora, uno strumento di generazione video che ha colpito la comunità dell’intelligenza artificiale con la sua capacità di produrre video fluidi e realistici. Tuttavia, nonostante la presentazione iniziale abbia lasciato intravedere un grande passo avanti, la realtà del suo utilizzo pratico, come rivelato da Patrick Cederberg, un artista di post-produzione che ha avuto accesso anticipato, presenta sfide significative.
I limiti della produzione Video con Sora
Il team di produzione Shy Kids, basato a Toronto, ha avuto l’opportunità di creare un cortometraggio utilizzando Sora. Nonostante la libertà creativa concessa, il processo ha rivelato che i video generati da Sora richiedevano un’intensa post-produzione. Contrariamente all’idea che i video emergessero quasi completi dal software, il lavoro dietro le quinte includeva storyboarding robusto, editing, correzione del colore e lavori di post-produzione come il rotoscoping e gli effetti visivi (VFX).
Problemi di controllo e coerenza
Uno dei problemi principali riscontrati durante l’utilizzo di Sora è stato il controllo della coerenza tra le riprese. Cederberg ha sottolineato come la mancanza di un set di funzionalità per il controllo completo su aspetti come il colore dell’abbigliamento dei personaggi ha richiesto soluzioni complesse e verifiche continue. Questa mancanza di controllo si estendeva anche al movimento e al timing dei personaggi, con la necessità di adattare le tempistiche e le azioni in modo approssimativo, rendendo il processo più laborioso.
Censura e limiti creativi
Interessante è anche la capacità di Sora di riconoscere e rifiutare richieste di generazione di contenuti che potrebbero violare i diritti d’autore. Ad esempio, Sora rifiutava di creare clip che imitassero elementi distintivi di “Star Wars” o famosi stili cinematografici come quelli di Aronofsky o Hitchcock. Questo solleva interrogativi su come il modello sia stato addestrato e sulla sua capacità di riconoscere potenziali infrazioni del copyright, pur non avendo accesso diretto a tali dati.
Sebbene Sora di OpenAI rappresenti un avanzamento notevole nel campo della produzione video AI, i suoi limiti attuali riflettono le sfide intrinseche della tecnologia generativa. Mentre la tecnologia offre nuove possibilità creative, la necessità di interventi umani significativi e di controllo artistico rimane indispensabile. La strada verso una produzione cinematografica completamente automatizzata è ancora lunga.
Smartphone
Oppo Reno12 e Find X7: novità e aggiornamenti nei colori e specifiche
Tempo di lettura: 2 minuti. Scopri le novità Oppo: Reno12 presto disponibile con top specifiche e nuovo design; Find X7 ora anche in bianco elegante.
Oppo si appresta a rinnovare la serie Reno con l’introduzione dei nuovi Reno12 e Reno12 Pro, previsti per essere annunciati a giugno e nel frattempo, arriva una nuova opzione di colore per il Find X7, che ora è disponibile anche in bianco, aggiungendo un ulteriore tocco di eleganza alla gamma.
Innovazioni nel design e specifiche del Reno12
Il Reno12, di cui sono trapelate le specifiche, promette prestazioni notevoli grazie al chipset MediaTek Dimensity 8200, supportato da 16GB di RAM e 512GB di memoria interna. Tra le caratteristiche spicca una configurazione fotografica versatile che include una fotocamera principale da 50 MP f/1.8, una ultra-grandangolare da 8 MP e un teleobiettivo “portrait” da 50 MP f/2.0 con zoom ottico 2x. L’aspetto più distintivo del Reno12 sarà il suo design sottile e leggero, unito a uno schermo curvo con risoluzione “1.5K” e frequenza di aggiornamento di 120 Hz. La certificazione IP65 garantisce inoltre resistenza a polvere e acqua, rendendo il dispositivo adatto anche all’uso in condizioni ambientali difficili.
Il Nuovo Find X7 in bianco
Per quanto riguarda il Find X7, Oppo ha introdotto una nuova finitura bianca che si aggiunge alle colorazioni precedenti. Questa variante ha una finitura lucida e l’isola della fotocamera circolare color argento si distingue nettamente, mantenendo le stesse specifiche tecniche delle altre varianti.
Il Find X7 offre un display AMOLED LTPO da 6.78 pollici con una luminosità di picco di 4,500 nit, processore Dimensity 9300, fino a 16GB di RAM e opzioni di storage fino a 1TB. Il sistema a tre fotocamere posteriori include un sensore principale da 50 MP con OIS, un ultra-grandangolo da 50 MP con autofocus e un teleobiettivo periscopio da 64 MP con zoom ottico 3x. Completa il quadro una batteria da 5000 mAh con supporto alla ricarica rapida da 100W.
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