Redes Neurais Explicadas: Como Imitam o Cérebro para Resolver Problemas Complexos

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 neurónios artificiais que estão ligados e transmitem sinais entre si. Estes sinais são transmitidos desde a entrada para gerar uma saída.

Qual é o objetivo das redes neurais?

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

Como funcionam as redes neurais?

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

Uma vez atingido o fim da rede, obtém-se uma saída que será a predição calculada pela rede. Quanto mais camadas a rede tiver e mais complexa for, mais complexas serão também as funções que pode realizar.

Treino de redes neurais. Retropropagação ou backpropagation

Para que uma rede neural realize as funções desejadas, é necessário treiná-la. O treino de uma rede neural realiza-se modificando os pesos dos seus neurónios para que possa extrair os resultados desejados. Para isso, introduzem-se dados de treino na rede; dependendo do resultado obtido, os pesos dos neurónios são modificados consoante o erro obtido e dependendo de quanto cada neurónio contribuiu para dito resultado. Este método é conhecido como Retropropagação ou backpropagation. Com este método, é possível que a rede aprenda, obtendo um modelo capaz de obter resultados muito bem-sucedidos mesmo com dados muito diferentes dos usados durante o seu treino.

Embora atualmente o seu uso se tenha popularizado, as redes neurais existem desde os anos 1950. No entanto, a baixa potência dos equipamentos dessa época e a ausência de algoritmos que permitissem às redes aprender de forma eficiente fizeram com que deixassem de ser usadas. Foi posteriormente, graças à criação do algoritmo de backpropagation, o uso de GPUs que permitem grandes otimizações para este tipo de cálculos e a maior quantidade de dados disponíveis para treino, que as redes neurais ressurgiram e ganharam protagonismo em vários campos. Graças a estas melhorias, surgiu o Deep Learning, baseado no uso de redes neurais profundas, ou seja, redes formadas por um grande número de camadas para tarefas complexas.

Funções das redes neurais

O âmbito das funções das redes neurais é muito amplo, devido ao seu funcionamento, são capazes de aproximar qualquer função existente com treino suficiente. Principalmente, as redes neurais são usadas para tarefas de predição e classificação. O seu alcance de ação é amplo e muito útil hoje em dia; não só serão usadas para aplicações da Indústria 4.0 (reconhecimento de peças e defeitos que não foram previamente introduzidos, por exemplo), mas também noutros campos como a economia, em que podem ajudar a prever como os preços variarão 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 investigação e o que evolui mais ao longo do tempo, com soluções cada vez mais complexas e eficientes.

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