Sì, certo! Sappi che il termine "rete neuronale" è più specifico e si riferisce alle reti di neuroni biologici che ispirano il funzionamento delle reti artificiali. In generale, la forma "rete neurale" è più utilizzata nell'ambito dell'informatica e dell'Intelligenza Artificiale, mentre "rete neuronale" è più comune nell'ambito della biologia e della neuroscienza.

Comunque, ecco un esempio di rete neurale utilizzando il framework Keras per classificare dei dati in un file CSV:

```python
# importa le librerie necessarie
import pandas as pd
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# carica i dati dal csv
dataset = pd.read_csv('dati.csv', header=None)
X = dataset.iloc[:, :-1].values
y = dataset.iloc[:, -1].values

# crea il modello
model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# compila il modello
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# addestra
model.fit(X, y, epochs=150, batch_size=10)

# valuta
scores = model.evaluate(X, y)
print("\n%s: %.2f%%" % (model.metrics_names[1], scores[1]*100))
```

In questo esempio, stiamo classificando i dati di un file CSV con 8 input e un singolo output binario. Il modello utilizza tre strati di neuroni, con attivazioni ReLU e sigmoide. Dopo la compilazione del modello, viene addestrato sui dati del csv per 150 epoche e viene infine valutata la sua precisione.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence