Una rete neurale è un modello computazionale utilizzato nell’ambito dell’intelligenza artificiale (IA) che imita il funzionamento del cervello umano. È composta da nodi interconnessi chiamati “neuroni artificiali”, disposti in strati. Ogni neurone riceve input, li elabora e produce un output che viene trasmesso ai neuroni successivi.

I neuroni sono raggruppati in tre tipi di strati:

• Input: riceve i dati grezzi da elaborare.
• Nascosto: elabora i dati attraverso calcoli matematici complessi.
• Output: fornisce il risultato finale.

Le reti neurali sono particolarmente efficaci in compiti che richiedono il riconoscimento di pattern complessi, come l’elaborazione delle immagini, il riconoscimento vocale, e la traduzione automatica. La potenza di una rete neurale dipende dalla profondità (numero di strati) e dalla connessione tra i neuroni. Le reti neurali profonde (deep neural networks) sono utilizzate per compiti ancora più complessi, come l’identificazione di oggetti in immagini o la guida autonoma.

In un processo di apprendimento (o training), le reti neurali si adattano attraverso un algoritmo chiamato backpropagation, che corregge i pesi delle connessioni in base agli errori fatti nei calcoli. Questo permette al modello di migliorare le sue previsioni e capacità di analisi con il passare del tempo.