Il tasso di apprendimento è un iperparametro utilizzato negli algoritmi di apprendimento automatico che determina la velocità con cui l'algoritmo è in grado di apprendere dai dati. Viene utilizzato per controllare la quantità di modifica applicata ai pesi del modello durante ogni iterazione dell'addestramento. Un tasso di apprendimento più elevato può aiutare l'algoritmo a convergere più rapidamente verso una soluzione, mentre un tasso di apprendimento inferiore può aiutarlo a trovare una soluzione più accurata. Il tasso di apprendimento ottimale per un algoritmo dipende fortemente dal problema specifico che sta cercando di risolvere.
Spiegare come viene utilizzato il concetto di tasso di apprendimento nell'apprendimento automatico.