GAN
Una GAN (Generative Adversarial Network) è una coppia di reti neurali allenate una contro l'altra: un generatore crea campioni sintetici e un discriminatore li giudica rispetto ai dati reali, e ognuna migliora cercando di battere l'altra.
Niente gergo, niente formule
In parole semplici, che cos'è?
Due giocatori, un solo tavolo. Il generatore prende rumore casuale e lo trasforma in un campione falso; il discriminatore vede campioni veri e falsi mescolati e deve dire quali sono quali. Ogni verdetto diventa feedback: il discriminatore impara a beccare falsi più sottili, il generatore impara a produrre falsi più convincenti. Salgono di livello insieme, come un falsario e un detective che si allenano l'uno sull'altro. L'equilibrio arriva quando i falsi passano per veri. I punti deboli sono noti: se il generatore trova un solo tipo di falso che funziona, smette di variare (si chiama collasso di modo), e l'addestramento può oscillare a lungo senza stabilirsi, o non stabilirsi mai.
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Campiona. Il rumore casuale entra come seme di un nuovo record sintetico.
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Genera. Il generatore trasforma il rumore in un falso.
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Giudica. Il discriminatore confronta il falso coi dati reali: vero o falso.
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Feedback. Il generatore si aggiusta per ingannare meglio il giudice.
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Ripeti. I round continuano finché i falsi passano per veri.
Termini che gli stanno vicini.
AI Generativa
L'AI generativa è software che produce contenuti nuovi, testo, immagini, audio, codice, campionando schemi appresi da enormi quantità di dati di addestramento, invece di limitarsi a classificare o recuperare ciò che esiste già.
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Leggi§ 04
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