Le reti neurali artificiali sono modelli computazionali basati su reti neurali biologiche, composte da unità funzionali di base chiamate neuroni. Queste reti hanno la capacità di apprendere rappresentazioni astratte dei dati di input e possono essere utilizzate per fare previsioni e classificazioni. Sono composti da un livello di input, un numero di livelli nascosti e un livello di output. I neuroni in ogni strato sono collegati tra loro e vengono utilizzati per elaborare le informazioni. La rete viene addestrata utilizzando un processo di ottimizzazione chiamato backpropagation che mette a punto il peso associato a ciascun neurone in ogni strato.
Spiegare il concetto di reti neurali artificiali.