Redes Neurais: o que são e como funcionam?

Entender sobre Redes Neurais é fundamental se você busca dominar conhecimentos teóricos e técnicos em Inteligência Artficial. Esse conceito é uma das bases do Aprendizado de Máquina, um dos principais temas quando falamos sobre IA. Por isso, é fundamental conhecer o básico.

Acompanhe o artigo para saber mais ou navegue pelo índice:

• O que são Redes Neurais?
• Redes Neurai: definição
• Redes Neurais: princípios e prática
• Como funcionam as Redes Neurais?
• Redes Neurais: tipos
• Redes Neurais: exemplos

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O que são Redes Neurais?

As Redes Naurais são modelos computacionais de Machine Learning, aprendizado de máquina, inspirados no cérebro humano. Em resumo, essa tecnologia utiliza processos que simulam a forma como os neurônios das pessoas funcionam para tomar decisões.

Basicamente, o funcionamento de uma rede neural envolve a passagem de dados através dessas redes neurais. O processo de treinamento é crucial, pois a rede aprende ajustando seus pesos com base nos dados de treinamento para minimizar a diferença entre as saídas previstas e os valores reais. Algoritmos como o gradiente descendente e a retropropagação são usados para ajustar esses pesos.

Com isso, as redes neurais são um subconjunto do aprendizado de máquina e estão no cerne do “deep learning”, que se refere a redes neurais com múltiplas camadas ocultas. Existem diversos tipos de redes neurais utilizadas para diferentes fins, como reconhecimento de imagens ou dados de séries temporais.

Redes Neurai: definição

Segundo a International Business Machines Corporation (IBM), principal empresa de tecnologia e computação no mundo:

Uma rede neural é um programa, ou modelo, de aprendizado de máquina que toma decisões de uma forma semelhante ao cérebro humano, utilizando processos que imitam a maneira como os neurônios biológicos trabalham juntos para identificar fenômenos, ponderar opções e chegar a conclusões.

Redes Neurais: princípios e prática

Os principais princípios das redes neurais envolvem:

• Análise de dados complexos;
• Transparência;
• Agilidade;
• Eficiência;
• Confiabilidade;

Como funcionam as Redes Neurais?

Em resumo, como vimos, as redes neurais funcionam como modelos de aprendizado de máquina inspirados no cérebro humano, utilizando processos que imitam a forma como os neurônios biológicos trabalham juntos.

Essas redes são compostas por camadas de nós ou neurônios artificiais: uma camada de entrada para receber os dados, uma ou mais camadas ocultas para processamento, e uma camada de saída para apresentar o resultado. Cada nó em uma camada se conecta aos nós da próxima camada. Cada conexão possui um peso que determina a importância da informação que está sendo passada, e cada nó tem um limiar ou bias.

O processamento dentro de um neurônio artificial envolve receber múltiplas entradas de nós da camada anterior. Cada entrada é multiplicada pelo seu peso associado. Esses produtos ponderados são então somados, e o bias do neurônio é adicionado a essa soma.

O resultado dessa soma é então passado por uma função de ativação, que introduz não linearidade e determina a saída do neurônio. Se essa saída exceder um certo valor, o neurônio é ativado e envia essa saída como entrada para os neurônios da próxima camada. Esse fluxo de dados, da entrada para a saída, caracteriza uma rede neural feedforward.

As redes neurais aprendem com dados de treinamento para melhorar sua precisão ao longo do tempo. Inicialmente, os pesos e biases são definidos aleatoriamente. Durante o treinamento, a rede processa os dados de entrada e compara sua saída com a saída esperada, calculando um erro.

Redes Neurais: tipos

Existem diversos tipos de redes neurais, cada um com arquiteturas e aplicações específicas:

• Perceptron: criado em 19581, foi o primeiro modelo de aprendizado supervisionado;
• Redes Neurais de Propagação Direta (Feedforward Neural Networks) ou Perceptrons de Múltiplas Camadas (MLPs): compostas por uma camada de entrada, uma ou mais camadas ocultas e uma camada de saída, sendo a base para diversas aplicações, incluindo visão computacional e processamento de linguagem natural;
• Redes Neurais Convolucionais (CNNs): semelhantes às redes de propagação direta, mas são frequentemente utilizadas para reconhecimento de imagens, reconhecimento de padrões e visão computacional;
• Redes Neurais Recorrentes (RNNs): são principalmente utilizados ao trabalhar com dados de séries temporais para fazer previsões sobre resultados futuros, como previsões do mercado de ações ou previsão de vendas;
• Redes Neurais Profundas (DNNs) / Deep Learning: teoricamente, elas podem mapear qualquer tipo de entrada para qualquer tipo de saída, mas geralmente precisam de muito mais dados de treinamento do que redes neurais mais simples.

Redes Neurais: exemplos

As redes neurais possuem diversos exemplos de aplicação em variados setores.

• Reconhecimento de fala;
• Visão computacional;
• Processamento de linguagem natural;
• Mecanismos de recomendação;
• Diagnóstico médico;
• Marketing direcionado;
• Previsões financeiras;
• Previsões de demanda de energia e carga elétrica;
• Processo e controle de qualidade;
• Identificação de compostos químicos;
• Previsão de vendas;
• Segmentação de clientes em marketing

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