{"conversations": [{"from": "human", "value": "Pots donar-me l'explicaci\u00f3 per a un nen de 12 anys de com es produeix l'aprenentatge d'una xarxa neuronal?"}, {"from": "gpt", "value": "\u00c9s clar, intentar\u00e9 explicar- vos de manera senzilla com es produeix l' aprenentatge d' una xarxa neuronal. Una xarxa neuronal \u00e9s un conjunt de nodes o neurones artificials que es connecten entre si i que poden processar informaci\u00f3. Cada node rep uns valors d' entrada, els multiplica per uns pesos o factors que indiquen la import\u00e0ncia de cada entrada, i els suma. Despr\u00e9s, aplica una funci\u00f3 d' activaci\u00f3 que determina si el node s' activa o no i envia un valor de sortida a la seg\u00fcent capa de nodes. L' aprenentatge d' una xarxa neuronal consisteix a ajustar aquests pesos per a que la xarxa pugui donar respostes correctes a partir d' unes dades d' entrenament. Per a fer aix\u00f2, la xarxa neuronal usa un proc\u00e9s anomenat propagaci\u00f3 cap enrere. Aix\u00f2 significa que la xarxa compara les sortides que produeix amb les sortides desitjades o correctes, i calcula l' error o la difer\u00e8ncia entre ambdues. Aquest error s' anomena p\u00e8rdua o cost. Despr\u00e9s, la xarxa ajusta els pesos dels nodes de forma proporcional a l' error, comen\u00e7ant per l' \u00faltima capa i retrocedint cap a les capes anteriors. D' aquesta manera, la xarxa intenta minimitzar l' error i millorar la seva precisi\u00f3. Aquest error es repeteixen diferents vegades amb vers la precisi\u00f3 com a l' entorn a l' \u00e8poca."}]}