Una rete neurale è un tipo di modello di apprendimento automatico che si ispira al funzionamento del cervello umano. Consiste di nodi o neuroni interconnessi che elaborano e trasmettono informazioni ad altri neuroni. Ogni nodo riceve input da uno o più neuroni e utilizza una funzione di attivazione per calcolare e produrre il proprio risultato. Questi output vengono quindi trasmessi ad altri nodi per un'ulteriore elaborazione, finché la rete non produce un output. Le reti neurali possono essere addestrate su set di dati utilizzando l'apprendimento supervisionato o non supervisionato per apprendere modelli e relazioni tra input e output. La rete addestrata può quindi essere utilizzata per prevedere nuovi output per nuovi input.
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