Le reti MLP (Multi-Layer Perceptrons)

Le reti MLP, o Multi-Layer Perceptrons, sono una delle architetture fondamentali nel campo del machine learning, particolarmente nell'ambito del deep learning. Un MLP è un modo per costruire un modello che può apprendere da dati e fare previsioni o classificazioni basate su questi dati.

Per capire le reti MLP possiamo immaginarle come sistemi che cercano di imitare il modo in cui il cervello umano elabora le informazioni, ma in maniera molto semplificata.

Un MLP è composto da vari strati di nodi, chiamati neuroni, organizzati in strati. Tipicamente, ci sono tre tipi di strati:

• Strato di ingresso (Input Layer)
  Qui arrivano i dati da elaborare. Ogni neurone in questo strato rappresenta una caratteristica dell'input.
• Strati nascosti (Hidden Layers)
  Questi strati stanno tra l'input e l'output. In questi strati, l'elaborazione complessa dei dati avviene tramite pesi, bias e funzioni di attivazione. Ogni neurone in uno strato nascosto riceve input da tutti i neuroni dello strato precedente, elabora questi input (ad esempio, sommandoli e applicando una funzione di attivazione), e passa il risultato al prossimo strato.
• Strato di uscita (Output Layer)
  Questo è lo strato che produce il risultato finale del modello, come una previsione o una classificazione.

L'apprendimento (fase di learning) in un MLP avviene attraverso un processo chiamato backpropagation, combinato con un algoritmo di ottimizzazione come la discesa gradiente.

Durante la formazione, il modello regola i pesi e i bias dei neuroni basandosi sulla differenza tra l'output previsto e quello effettivo, con l'obiettivo di minimizzare questa differenza.

Le reti MLP sono particolarmente utili per problemi di classificazione e regressione e possono essere utilizzate per dati strutturati (come tabelle) e non strutturati (come testo o immagini, sebbene per queste ultime ci siano architetture più specifiche come le reti convoluzionali).