"Spiega come una rete neurale impara."
Una rete neurale è un tipo di algoritmo di apprendimento automatico che utilizza una collezione di nodi connessi per approssimare funzioni che possono mappare variabili di input in output. Per imparare i parametri di una rete neurale, il computer deve regolare i pesi delle connessioni tra i nodi in modo che la rete produca l'output corretto per gli input dati. Questo processo di regolazione è chiamato apprendimento ed è fatto confrontando l'output che la rete produce con il risultato atteso e poi utilizzando un algoritmo di ottimizzazione per regolare i pesi in modo che l'output della rete si avvicini al risultato atteso. Il processo viene ripetuto per molteplici iterazioni con input e output attesi differenti. Alla fine, i pesi delle connessioni tra i nodi saranno regolati in modo che l'output della rete neurale corrisponda al risultato atteso e il processo di apprendimento sarà completo.