Rede neural artificial –  O que é e como funciona?

Rede neural artificial – O que é e como funciona?

Se você passou algum tempo lendo sobre inteligência artificial, quase certamente já ouviu falar sobre rede neural artificial. Mas o que exatamente é isso? Em vez de se inscrever em um curso abrangente de ciência da computação ou investigar alguns dos recursos mais detalhados que estão disponíveis on-line, confira nosso útil guia para obter uma introdução rápida e fácil a essa incrível forma de aprendizado de máquina.

O que é uma rede neural artificial?

As redes neurais artificiais são uma das principais ferramentas utilizadas no aprendizado de máquinas. Como a parte “neural” de seu nome sugere, elas são sistemas inspirados no cérebro que se destinam a replicar a maneira como os humanos aprendem. As redes neurais consistem em camadas de entrada e saída, bem como (na maioria dos casos) uma camada oculta que consiste em unidades que transformam a entrada em algo que a camada de saída pode usar. Eles são excelentes ferramentas para encontrar padrões que são muito complexos ou numerosos para um programador humano extrair e ensinar a máquina a reconhecer.

Embora as redes neurais (também chamadas “perceptrons”) existam desde os anos 1940, é somente nas últimas décadas que elas se tornaram uma parte importante da inteligência artificial. Isso se deve à chegada de uma técnica chamada “retropropagação”, que permite que as redes ajustem suas camadas ocultas de neurônios em situações em que o resultado não corresponde ao que o criador espera – como uma rede projetada para reconhecer cães, que identifica erroneamente um gato, por exemplo.

Outro avanço importante tem sido a chegada de redes neurais de aprendizagem profunda, nas quais diferentes camadas de uma rede multicamada extraem diferentes características até que ela possa reconhecer o que está procurando.

Como a rede neural artificial funciona?

Para uma ideia básica de como uma rede neural de aprendizagem profunda aprende, imagine uma linha de fábrica. Depois que as matérias-primas (o conjunto de dados) são inseridas, elas são passadas pela esteira transportadora, com cada parada ou camada subsequente extraindo um conjunto diferente de recursos de alto nível. Se a rede se destina a reconhecer um objeto, a primeira camada pode analisar o brilho de seus pixels.

A próxima camada poderia identificar quaisquer arestas na imagem, com base em linhas de pixels semelhantes. Depois disso, outra camada pode reconhecer texturas e formas, e assim por diante. Quando a quarta ou quinta camada for atingida, a rede de aprendizagem profunda terá criado detectores de recursos complexos. Ele pode descobrir que certos elementos da imagem (como um par de olhos, um nariz e uma boca) são comumente encontrados juntos.

Feito isso, os pesquisadores que treinaram a rede podem fornecer rótulos para a saída e, em seguida, usar a retropropagação para corrigir os erros cometidos. Depois de um tempo, a rede pode realizar suas próprias tarefas de classificação sem precisar de humanos para ajudar todas as vezes.

Além disso, existem diferentes tipos de aprendizado, como aprendizado supervisionado ou não supervisionado ou aprendizado por reforço, em que a rede aprende por si mesma tentando maximizar sua pontuação – como memorável feita pelo bot de jogo Atari do Google DeepMind.

Quantos tipos de redes neurais existem?

Rede neural feedforward

Existem vários tipos de redes neurais, cada uma com seus próprios casos de uso específicos e níveis de complexidade. O tipo mais básico de rede neural é uma coisa chamada rede neural feedforward, na qual a informação viaja em apenas uma direção, da entrada à saída.

Rede neural recorrente

Um tipo de rede mais amplamente utilizado é a rede neural recorrente, na qual os dados podem fluir em várias direções. Essas redes neurais possuem maiores habilidades de aprendizado e são amplamente empregadas para tarefas mais complexas, como aprendizado de caligrafia ou reconhecimento de linguagem.

Redes neural convolucional

Existem também redes neurais convolucionais, redes de máquinas Boltzmann, redes Hopfield e uma variedade de outras. Escolher a rede certa para sua tarefa depende dos dados com os quais você deve treiná-la e do aplicativo específico que você tem em mente. Em alguns casos, pode ser desejável usar várias abordagens, como seria o caso de uma tarefa desafiadora como o reconhecimento de voz.

Que tipo de tarefas uma rede neural pode fazer?

Uma rápida varredura de nossos arquivos sugere que a pergunta apropriada deveria ser “quais tarefas uma rede neural não pode fazer?”. De fazer carros dirigirem autonomamente nas estradas, gerar rostos CGI chocantemente realistas, tradução automática, detecção de fraudes, ler nossas mentes, reconhecer quando um gato está no jardim e ligar os sprinklers. As redes neurais estão por trás de muitos dos maiores avanços em IA.

De um modo geral, no entanto, eles são projetados para detectar padrões nos dados. Tarefas específicas podem incluir classificação (classificar conjuntos de dados em classes predefinidas), agrupar (classificar dados em diferentes categorias indefinidas) e prever (usar eventos passados ​​para adivinhar os futuros, como o mercado de ações ou a bilheteria do filme).

Como exatamente as redes neurais “aprendem” coisas?

Da mesma forma que aprendemos com a experiência em nossas vidas, as redes neurais requerem dados para aprender. Na maioria dos casos, quanto mais dados puderem ser lançados em uma rede neural, mais precisos serão. Pense nisso como qualquer tarefa que você faz mais e mais. Com o tempo, você gradualmente se torna mais eficiente e comete menos erros.

Quando pesquisadores ou cientistas da computação se preparam para treinar uma rede neural, eles normalmente dividem seus dados em três conjuntos. O primeiro é um conjunto de treinamento, que ajuda a rede a estabelecer os vários pesos entre seus nós. Depois disso, eles fazem o ajuste fino usando um conjunto de dados de validação. Por fim, eles usarão um conjunto de testes para ver se conseguem transformar a entrada na saída desejada.

As redes neurais possuem alguma limitação?

Em um nível técnico, um dos maiores desafios é a quantidade de tempo que leva para treinar redes, o que pode exigir uma quantidade considerável de energia computacional para tarefas mais complexas. O maior problema, no entanto, é que as redes neurais são “caixas pretas”, nas quais o usuário alimenta dados e recebe respostas. Eles podem ajustar as respostas, mas não têm acesso ao processo exato de tomada de decisão.

Esse é um problema no qual vários pesquisadores estão trabalhando ativamente, mas isso só se tornará mais premente à medida que as redes neurais artificiais desempenharem um papel cada vez maior em nossas vidas.

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