"Spiega come le reti neurali imparano."
Le reti neurali imparano regolando i pesi e i bias delle connessioni tra i suoi neuroni. Questa regolazione si basa su un confronto tra l'output atteso (basato sui dati di addestramento) e l'output effettivo per un determinato input. I pesi e i bias vengono regolati in base a questo confronto e l'intero processo è chiamato addestramento. Durante l'addestramento, la rete neurale è esposta a vari input e ai loro output noti. Ogni volta che la rete neurale riceve un input, modifica i suoi valori di peso e bias per cercare di avvicinarsi il più possibile all'output atteso. I valori di peso e bias vengono aggiornati dopo ogni iterazione del processo di addestramento fino a quando la rete è in grado di prevedere con precisione i risultati per gli input che non ha mai visto prima.