Michele LaurelliBlog
Michele LaurelliImprenditore · Ricercatore · Docente

Scrivo di come funziona l'intelligenza artificiale e di come metterla al lavoro.

Architetture, ricerca e casi reali, con qualche ospite che stimo. In italiano e in inglese.

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Fondamenti

Le cinque leggi che organizzano il glossario e il libro.

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IEmbedding, feature e spazi vettorialiIIProbabilità, softmax e modelli generativiIIICome una rete impara dai datiIVLoss, gradiente e ottimizzatoriVOverfitting, bias e collasso dei modelli

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Calcolatore dimensione output di convoluzione e poolingCalcola forma e parametri di Conv1d, Conv2d, ConvTranspose2d e pooling, con layer impilabili ed export PyTorch.Calcolatore matrice di confusione: precision, recall, F1Calcola metriche binarie e multiclasse con matrice editabile, medie macro, micro e pesata, F-beta e MCC.Calcolatore parametri e memoria di un TransformerCalcola parametri per componente e memoria di un Transformer, con preset BERT-base e GPT-2 small e stima Adam.Calcolatore similarità del coseno e distanze fra vettoriCalcola similarità del coseno, prodotto scalare, distanze e norme fra due o più vettori con matrice condivisibile.Visualizzatore learning rate scheduler con codice PyTorchVisualizza e modifica scheduler del learning rate con warmup, cosine, one-cycle, step e codice PyTorch da copiare.Contatore di token per testi in italiano e ingleseConta token, caratteri e parole con cl100k_base e o200k_base eseguite localmente, con evidenziazione e confronto linguistico.Esploratore softmax e temperaturaModifica logit e temperatura, osserva le probabilità softmax e misura entropia e confidenza della distribuzione risultante.Grafico funzioni di attivazione e derivateConfronta sigmoide, tanh, ReLU, GELU e SiLU con derivate, saturazione e curve interattive su uno stesso grafico.Calcolatore MSE, RMSE, MAE, Huber e R²Calcola loss di regressione, residui e R² da coppie di valori reali e predetti, con parametro Huber modificabile.Simulatore discesa del gradiente, momentum e AdamSimula SGD, momentum e Adam su funzioni convesse e non convesse con traiettoria, gradiente e learning rate regolabili.

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