STEAM: Indovina la Scienziata

1. Come è strutturata la Rete Neurale?

Il simulatore non consulta un motore di ricerca né usa un semplice albero decisionale if/else, ma addestra al volo una vera rete neurale con TensorFlow.js direttamente nel tuo browser:

• Vettorizzazione (Bag-of-Words binario): Tutte le informazioni di ciascuna scienziata (nazionalità, materia, scoperte, premi) vengono mappate in un vocabolario univoco. Ogni scienziata diventa un vettore di 0 e 1 (1 se la parola le appartiene, 0 se assente).
• Layer Nascosto (Dense 32 ReLU): Il vettore d'ingresso passa per 32 neuroni con attivazione ReLU, che apprendono le combinazioni e le correlazioni tra attributi diversi.
• Output Layer (Softmax): L'ultimo strato possiede 20 neuroni (uno per ciascuna scienziata) e calcola una distribuzione di probabilità tramite Softmax (la cui somma dà il 100%).
• Training (Adam Optimizer & Categorical Crossentropy): La rete compie 120 epoche di discesa del gradiente in circa 1-2 secondi, calibrando i pesi sinaptici per riconoscere il profilo di ciascuna studiosa.

2. Cosa succede mentre rispondi?

A ogni "SÌ" o "NO", il simulatore aggiorna il vettore d'ingresso parziale. Non appena hai risposto a sufficienza (almeno 5 domande e 2 risposte positive, oppure 12 domande totali), il vettore viene inviato a modello.predict(): la scienziata con la probabilità percentuale più alta vince il round.