Schede casuali

Zuhause ist mehr als nur ein Ort | Ladykracher


card 234

Questionario di Proust

Quali gusti condividiamo / non condividiamo X ed io?

A taste of honey

Self-actualisation

= realizing one's full potential




Brassaï (Gyula Halász) 14

passato

entonces

I pericoli dell'erba

being admired

immaginare di non tenere nulla


Annie Leibovitz 34


Giuseppe Verdi|La donna è mobile


Oliviero Toscani Photographs 22


W. Eugene Smith 24

person V

Take absolutely nothing seriously (not even these moral rules) except the suffering of living beings.

Need of dominance/submission

What is (and Why Do) Street Epistemology | Dutch Skeptics | 1 of 3

Considera che il bene e il male non sono assoluti, ma sempre relativi alla soddisfazione dei bisogni o dei desideri di qualcuno.

Erich Fromm – Liebe ohne Zweck

Alessandro Manzoni

KNOWLEDGE
Knowing nature, knowing human nature, knowing history, philosophy, psychology, natural sciences, engineering, politics, economics, technology, languages, literature, the arts, music, geography

progettare qualcosa

Muy bien
Very well

Google On How A Lot Of Your Links Don’t Count

Podcast: Gott ist Natur - Spinoza und der Pantheismus (Das Wissen | SWR)

Who/what is intimidating me?

Bobby Ramirez - Jazz flute

Endure or not endure?

dimostrare la mia superiorità

Consigliare qualcosa
persone

Wikiquote

affinity

Psicoanalisi intersoggettiva

Hyperreal number

Bellezza

Dropbox

Possedere

le mie conoscenze


Robert Doisneau 67

Esploratore

Quali sono le conseguenze delle nostre inazioni

it.wikipedia.org/wiki/Voltaire

09 - Form independent opinions on the basis of your own reason and experience; do not allow yourself to be led blindly by others.

Il pensiero di Schopenhauer

tranquillità

Paura (Wikipedia)

La competizione tra esseri umani deve essere aperta, leale e rispettosa della dignità delle persone meno competitive.

Anguish, fear of exclusion

essere insultato

Il libero arbitrio eiste nell'uomo ed eventualmente anche in altri altri animali?

in cosa mi sento diverso dagli altri

cram
folla, ressa, calca, sgobbata, studio affrettato e nozionistico, frottola, balla

it.wikipedia.org/wiki/Joseph LeDoux

detrattori

diversità

Political science

Villa Ada

Che si intende per "Deep Learning"?
Il termine "Deep Learning" (apprendimento profondo) si riferisce a un sottoinsieme di metodi nell'ambito dell'intelligenza artificiale (IA) e più specificamente dell'apprendimento automatico (machine learning), che si basano sull'utilizzo di reti neurali profonde. Queste reti sono chiamate "profonde" perché sono composte da molteplici livelli (o strati) che consentono al sistema di apprendere e modellare dati complessi. Ecco alcuni aspetti chiave:

  1. Reti Neurali Artificiali: Il deep learning utilizza reti neurali artificiali che sono ispirate, seppur in modo molto semplificato, alle reti neurali biologiche del cervello umano. Queste reti sono costituite da nodi (neuroni artificiali) organizzati in strati.

  2. Strati Multipli: A differenza delle reti neurali tradizionali, che potrebbero avere un solo strato nascosto, le reti neurali profonde hanno molteplici strati nascosti. Questi strati aggiuntivi consentono al modello di apprendere caratteristiche a livelli di complessità crescente.

  3. Apprendimento di Caratteristiche: Uno dei punti di forza del deep learning è la sua capacità di apprendere automaticamente le caratteristiche importanti dai dati, senza bisogno di specificare esplicitamente queste caratteristiche. Ad esempio, in un'immagine, la rete può imparare a riconoscere bordi, forme e strutture senza essere programmata per farlo.

  4. Ampie Applicazioni: Il deep learning è utilizzato in una vasta gamma di applicazioni, come il riconoscimento vocale, la visione artificiale, il riconoscimento di oggetti in immagini e video, la traduzione automatica, e molto altro.

  5. Grande Quantità di Dati e Potenza di Calcolo: Il deep learning richiede generalmente grandi quantità di dati di allenamento e significative risorse di calcolo, specialmente quando si tratta di reti molto profonde e complesse.

  6. Metodi Specifici: Include varie architetture come reti neurali convoluzionali (CNN) per l'elaborazione di immagini e reti neurali ricorrenti (RNN) per dati sequenziali come il linguaggio.

  7. Autoapprendimento e Adattabilità: Queste reti possono migliorare le proprie prestazioni apprendendo dai dati, diventando più precise nel riconoscimento o nella predizione man mano che vengono alimentate con più informazioni.

In sintesi, il deep learning rappresenta una frontiera avanzata nell'IA, offrendo la possibilità di modellare e interpretare dati complessi in modi che non erano possibili con i metodi tradizionali di machine learning. Questo ha portato a progressi significativi in molti campi della scienza e della tecnologia.



Blaise Pascal

ansia

History and Theory of Psychology: An early 21st century student's perspective


Mosaici di umanità 188

seguendo

How well do I understand X's needs and wants?

it.wikiquote.org/wiki/David Hume

Alain de Botton - Del buon uso della religione. Una guida per i non credenti


card 283

essere aiutato


Annie Leibovitz 46

João Gilberto - Chega De Saudade (Álbum Completo 1959) [Full Album]

Chi non provocare

compensare le mie inferiorità

Un evento sportivo

Gran Teatro

Chi toccare

Le sua potenzialità


Gay-party


Oliviero Toscani Photographs 38

Coppia

passato

Danny Boy


i miei giornalisti preferiti


W. Eugene Smith 57

Natural. Fluent. German.

L'altro generalizzato (Mead)
Generalized other

perché esiste la competizione?

Razionalismo

conformist|/ nonconformist

Subconscious mind can not understand the word NO, it cannot deal with negatives

bonappo.com

9 x 8
72


Mosaici di umanità 134

metapensiero

Roberto Vacca