Reti Neurali
Le reti neurali, conosciute anche come reti neurali artificiali (ANN), sono un tipo di modello computazionale ispirato al funzionamento del cervello umano. Questi modelli sono utilizzati nell’ambito dell’apprendimento automatico (machine learning) e dell’intelligenza artificiale (AI) per risolvere una vasta gamma di compiti, tra cui riconoscimento di immagini, analisi del linguaggio naturale, previsione di dati e molto altro.
Le reti neurali sono composte da unità computazionali chiamate “neuroni artificiali” o “nodi” che sono organizzati in strati o “livelli”. I neuroni artificiali in una rete neurale sono collegati tra loro da pesi sinaptici, che determinano l’importanza delle connessioni tra i neuroni. Ogni neurone calcola una combinazione lineare dei suoi input ponderati dai pesi sinaptici e poi applica una funzione di attivazione per produrre un output.
Le reti neurali vengono addestrate attraverso un processo chiamato “apprendimento”. Durante l’addestramento, la rete neurale viene alimentata con un insieme di dati di addestramento, e i pesi sinaptici vengono aggiornati iterativamente in modo che la rete possa imparare a eseguire una specifica attività, come il riconoscimento di oggetti in immagini o la traduzione automatica di testi.
