O que são redes neurais e suas funções

O que são redes neurais?

As redes neurais artificiais são um modelo inspirado no funcionamento do cérebro humano. É formado por um conjunto de nós conhecidos como neurônios artificiais que se conectam e transmitem sinais entre si. Esses sinais são transmitidos da entrada para gerar uma saída.

Qual é o propósito das redes neurais?

O principal objetivo deste modelo é aprender modificando-se automaticamente para poder realizar tarefas complexas que não poderiam ser feitas através da programação clássica baseada em regras. Dessa forma, você pode automatizar funções que inicialmente só poderiam ser executadas por pessoas.

Como funcionam as redes neurais?

Como mencionado, o funcionamento das redes se assemelha ao do cérebro humano. As redes recebem uma série de valores de entrada e cada uma dessas entradas chega a um nó chamado neurônio. Os neurônios da rede, por sua vez, são agrupados em camadas que formam a rede neural. Cada um dos neurônios da rede tem um peso, um valor numérico, que modifica a entrada recebida. Os novos valores obtidos saem dos neurônios e continuam seu caminho pela rede. Esta operação pode ser vista esquematicamente na imagem a seguir.

Uma vez atingido o fim da rede, obtém-se uma saída que será a previsão calculada pela rede. Quanto mais camadas a rede tiver e quanto mais complexa ela for, mais elas também irão complicar as funções que ela pode executar.

Treinamento de redes neurais. Retropropagação ou retropropagação

Para que uma rede neural execute as funções desejadas, é necessário treiná-la. O treinamento de uma rede neural é realizado modificando os pesos de seus neurônios para que ela possa extrair os resultados desejados. Para isso, o que se faz é inserir dados de treinamento na rede, dependendo do resultado obtido, os pesos dos neurônios são modificados de acordo com o erro obtido e dependendo do quanto cada neurônio contribuiu para tal resultado. Este método é conhecido como Backpropagation ou propagação inversa. Com este método é possível que a rede aprenda, obtendo um modelo capaz de obter resultados muito bem sucedidos mesmo com dados muito diferentes daqueles que foram utilizados durante seu treinamento.

Embora atualmente seu uso tenha se popularizado, as redes neurais existem desde a década de 1950. No entanto, a baixa potência dos equipamentos da época e a ausência de algoritmos que permitissem que as redes aprendessem de forma eficiente fizeram com que deixassem de ser utilizadas. Foi posteriormente, graças à criação do algoritmo Backpropagation, o uso de GPUs que permitem grandes otimizações para este tipo de cálculos e o maior número de dados disponíveis para treinamento, quando as redes neurais ressurgiram e ganharam destaque em vários campos. a essas melhorias, foi possível o surgimento do Deep Learning, que se baseia no uso de redes neurais profundas, ou seja, redes formadas por um grande número de camadas para tarefas complexas.

Funções das redes neurais

O escopo das funções das redes neurais é muito amplo, devido ao seu funcionamento, elas são capazes de aproximar qualquer função existente com treinamento suficiente. Principalmente as redes neurais são as modificações para tarefas de previsão e classificação. Seu raio de ação é amplo e muito útil hoje, eles não serão usados ​​apenas para aplicações da Indústria 4.0 (reconhecimento de peças e defeitos que não foram introduzidos anteriormente por exemplo), se não forem usados ​​filhos em outras áreas como economia, em que podem ajudar a prever quanto os preços irão variar ao longo dos anos, ou mesmo na medicina onde são úteis no diagnóstico de vários problemas de saúde.

As redes neurais tornaram-se uma peça chave para o desenvolvimento da Inteligência Artificial, é um dos principais campos de pesquisa e aquele que vem evoluindo ao longo do tempo, soluções cada vez mais complexas e eficientes.

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