Tech
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
HMD Arrow è pronto al lancio
Tempo di lettura: 2 minuti. HMD Global è pronto al lancio in India del suo primo smartphone, l’HMD Arrow, un dispositivo budget scelto dai fan.
HMD Global si appresta al lancio del suo primo smartphone in India, il HMD Arrow, che si distingue per una strategia di marketing particolare: il nome del dispositivo è stato scelto direttamente dai fan. Questo approccio non convenzionale ha generato un notevole interesse attorno al prodotto, anticipando il suo debutto sul mercato indiano.
Processo di nomina partecipativa
Il processo di scelta del nome ha visto la partecipazione attiva dei fan, che hanno proposto una vasta gamma di nomi, da “Knife” e “Tremor” a nomi ispirati ad anime come “Naruto”. Alcuni hanno optato per proposte più umoristiche come “Sharpsy” o “Giggles”. Dopo diverse proposte, il nome “Arrow” è stato selezionato e annunciato in collaborazione con il Rajasthan Royals, partner ufficiale di HMD in India.
Dettagli sul dispositivo
Nonostante i dettagli specifici su HMD Arrow siano ancora limitati, è noto che sarà un dispositivo orientato al mercato budget, mirando a offrire un buon rapporto qualità-prezzo. L’attenzione si concentra non solo sul nome ma anche sulle specifiche e le funzionalità che saranno cruciali per il suo successo in un mercato altamente competitivo.
Potenziale impatto del Marketing Partecipativo
La decisione di coinvolgere i fan nella scelta del nome rappresenta un esperimento di marketing interessante, che potrebbe rafforzare il legame tra il brand e i suoi utenti. Questa strategia ha già creato un’anticipazione maggiore rispetto ai metodi tradizionali di lancio, ma il successo finale del dispositivo dipenderà dalla sua capacità di soddisfare le aspettative dei consumatori in termini di funzionalità e prezzo.
Con il lancio imminente di HMD Arrow, HMD Global spera di catturare l’attenzione del mercato indiano. Sarà fondamentale vedere come questo approccio partecipativo influenzerà la percezione del brand e le vendite del dispositivo. Restiamo in attesa di ulteriori dettagli sulle specifiche tecniche e le funzionalità che HMD Arrow offrirà ai suoi futuri utenti.
Tech
Google aggiorna SDK Console e Android Studio
Tempo di lettura: 2 minuti. Google annuncia importanti aggiornamenti per il Google Play SDK Console e Android Studio, migliorando supporto e risorse per sviluppatori di app.
Google ha annunciato l’espansione del Google Play SDK Console, rendendolo disponibile a tutti i fornitori di SDK insieme alla versione Koala di Android Studio. Lanciato inizialmente nel 2021, il SDK Console permette ai fornitori di SDK di accedere a statistiche di utilizzo, rapporti su crash e ANR (application not responding), e strumenti per aiutare gli sviluppatori di app ad adottare versioni di SDK che risolvano problemi di qualità e si conformino alle politiche di Play.
Caratteristiche principali del SDK Console
Visibilità e Statistiche: Fornisce ai fornitori di SDK dati dettagliati sull’uso e l’adozione delle loro soluzioni.
Comunicazione Migliorata: Offre un canale di comunicazione diretto tra fornitori di SDK e sviluppatori di app, essenziale per una rapida risoluzione dei problemi.
Gestione delle Versioni: Permette ai fornitori di etichettare le versioni del SDK, segnalarle come obsolete e consigliare agli sviluppatori di aggiornare entro 90 giorni.
Aggiornamenti di Android Studio
Parallelamente, Google ha rivelato miglioramenti per Android Studio, che riceverà aggiornamenti più frequenti e focalizzati. Questi aggiornamenti seguiranno un ciclo di rilascio che alterna un importante aggiornamento della piattaforma IntelliJ IDEA a un “Feature Drop” che introduce funzionalità specifiche per Android.
Novità in Android Studio Koala
Integrazione con IntelliJ IDEA: Ogni nuova versione di Android Studio inizierà con un aggiornamento significativo basato sull’ultima versione di IntelliJ IDEA, migliorando usabilità, performance e stabilità.
Feature Drop: Seguendo l’aggiornamento della piattaforma, ogni ciclo includerà un Feature Drop che introduce nuove funzionalità specifiche per lo sviluppo Android, come nuovi flussi di accesso e API per l’integrazione dell’intelligenza artificiale generativa.
Impatto e prospettive future
Questi aggiornamenti rappresentano un impegno significativo da parte di Google per supportare la comunità di sviluppatori. L’accesso migliorato a dati e strumenti attraverso SDK Console e gli aggiornamenti frequenti di Android Studio mirano a facilitare lo sviluppo di app di alta qualità, garantendo che le piattaforme rimangano all’avanguardia e rispondano meglio alle esigenze degli sviluppatori.
L’espansione del SDK Console e i nuovi cicli di rilascio per Android Studio riflettono l’impegno continuo di Google nel fornire strumenti e risorse che potenziano gli sviluppatori a creare applicazioni innovative e sicure. Questi sviluppi non solo migliorano la qualità e la sicurezza delle app, ma anche accelerano l’adozione di nuove tecnologie e pratiche migliori nell’ecosistema Android.
Smartphone
OnePlus 12 vs OnePlus 12R: quale scegliere?
Tempo di lettura: 3 minuti. Confronto dettagliato tra OnePlus 12 e OnePlus 12R che evidenzia le differenze in termini di display, batteria, prestazioni e fotocamera
Il confronto tra il OnePlus 12 e il suo “fratello minore” OnePlus 12R mette in evidenza quali sono i compromessi accettabili per un prezzo inferiore e quali caratteristiche premium giustificano il costo maggiore del modello top di gamma.
Confronto fisico e design
Il OnePlus 12 è leggermente più grande e più pesante del 12R, con uno schermo di 6.82 pollici rispetto ai 6.78 pollici del 12R. Questo si traduce in una differenza minima nell’esperienza visiva, entrambi avendo display di alta qualità con tecnologia LTPO che regola dinamicamente il tasso di aggiornamento fino a 120Hz. Il OnePlus 12 offre una protezione leggermente superiore grazie al Gorilla Glass sul retro e alla certificazione IP65 contro IP64 del 12R.
Prestazioni di Batteria e Ricarica
Nonostante una capacità simile (5500 mAh nel 12R contro 5400 mAh nel 12), il 12R sembra avere un leggero vantaggio in termini di durata della batteria, forse a causa del suo hardware leggermente meno esigente. Entrambi supportano la ricarica rapida da 100W, anche se OnePlus 12 aggiunge la ricarica wireless da 50W e la ricarica wireless inversa da 10W, che mancano nel 12R.
Display e Multimedia
Entrambi i telefoni vantano schermi AMOLED di alta qualità che supportano la visione HDR e hanno capacità di luminosità comparabili. La principale differenza risiede nella risoluzione e nella dimensione dello schermo, con il OnePlus 12 che offre un’immagine leggermente più grande e più definita.
Prestazioni di Sistema
Il OnePlus 12 eccelle con il più recente chipset Snapdragon 8 Gen 3, offrendo prestazioni superiori rispetto al 12R dotato del Snapdragon 8 Gen 2. Questo si riflette nei benchmark e può influenzare l’esperienza utente in scenari di uso intensivo come il gaming.
Fotocamera
La fotocamera è un altro settore in cui il OnePlus 12 supera il 12R. Entrambi hanno configurazioni a tripla fotocamera, ma il 12 include una telecamera periscopica che offre una migliore qualità di zoom e prestazioni complessive superiori. Le capacità di registrazione video del 12 sono anche più avanzate, con supporto alla registrazione 4K su tutte le fotocamere.
Specifiche | OnePlus 12 | OnePlus 12R |
---|---|---|
Dimensioni e Peso | 164.3 x 75.8 x 9.2 mm, 220g | 163.3 x 75.3 x 8.8 mm, 207g |
Display | 6.82″ LTPO AMOLED, 120Hz, 1440×3168 pixels, 510 ppi | 6.78″ LTPO4 AMOLED, 120Hz, 1264×2780 pixels, 450 ppi |
Batteria | 5400 mAh | 5500 mAh |
Autonomia Batteria | 14:11h attività, 33:25h in standby, 14:39h video, 18:37h web, 7:10h gaming | 14:32h attività, 39:09h in standby, 12:57h video, 20:30h web, 7:44h gaming |
Velocità di Ricarica | 100W, 15min 70%, 30min 100%, Piena in 24min | 100W, 15min 70%, 30min 100%, Piena in 25min |
Rumore | -26.3 LUFS (Buona) | -25.8 LUFS (Molto Buona) |
Chipset | Snapdragon 8 Gen 3, 4 nm, 256GB 12GB RAM | Snapdragon 8 Gen 2, 4 nm, 128GB 8GB RAM |
Performance | AnTuTu 10: 1,821,801, Geekbench 6: 5,124, 3D Mark: 18,168 | AnTuTu 10: 1,518,552, Geekbench 6: 5,245, 3D Mark: 14,101 |
Il OnePlus 12, scoprilo su Amazon, offre prestazioni superiori, migliori capacità fotografiche e video, e funzionalità aggiuntive come la ricarica wireless che giustificano il suo prezzo più elevato. Tuttavia, il 12R, su Amazon, rimane un’opzione attraente per chi cerca quasi le stesse esperienze a un costo notevolmente ridotto, soprattutto in Europa dove la differenza di prezzo è più marcata.
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