Perceptron

Il Perceptron è un algoritmo di apprendimento supervisionato che viene utilizzato nel machine learning e nell’intelligenza artificiale per classificare i dati in due classi distinte. È uno dei modelli più semplici per la classificazione binaria.
Il Perceptron è ispirato al funzionamento dei neuroni nel cervelloumano. Rappresenta un singolo neurone artificiale che può ricevere più input numerici e produrre un output binario (0 o 1). Per funzionare, il Perceptron calcola la somma pesata degli input ricevuti e poi applica una funzione di attivazione per produrre l’output. Se il risultato supera una determinata soglia, il neurone viene attivato e produce l’output 1; altrimenti, produce l’output 0.
La funzione di attivazione del Perceptron è fondamentale per il suo funzionamento. Essa determina se il neurone deve essere attivato o meno, in base alla somma pesata degli input. La funzione di attivazione più comune è la funzione gradino (step function), che restituisce 1 se l’input supera la soglia, altrimenti restituisce 0.
Ecco un esempio di come funziona il Perceptron. Supponiamo di voler classificare i dati in due classi: “cani” e “gatti”. In questo caso, gli input del Perceptron potrebbero essere le dimensioni, la forma e
il colore dell’animale. La funzione di attivazione determinerebbe se l’animale è un cane o un gatto, in base alla somma pesata degli input.
Il Perceptron è un algoritmo semplice ma potente che può essere utilizzato per risolvere una varietà di problemi di classificazione. È uno degli algoritmi più utilizzati nel machine learning e nell’intelligenza artificiale.