Você já ouviu falar sobre as redes neurais? Essa ferramenta inovadora pode transformar o futuro da tecnologia
As redes neurais têm se tornado uma das ferramentas mais importantes e inovadoras no campo da Inteligência Artificial (IA) e do aprendizado de máquina. O objetivo é simular o funcionamento do cérebro humano, e essas estruturas são incríveis e capazes de aprender através da repetição e coleta de dados.
A princípio pode parecer um pouco assustador, mas calma! Neste texto vamos te explicar exatamente como as redes neurais funcionam, sua importância e como elas podem ser aplicadas.
O que são redes neurais?
Parte da ampla gama de inovações tecnológicas que envolvem IA, as redes neurais são sistemas projetados para simular o modo como os neurônios humanos interagem entre si. A troca de dados no cérebro humano segue uma cadeia de eventos e comunicações neurais específicas, e com o estudo e desenvolvimento, cientistas decidiram emular esse funcionamento através da tecnologia.
Elas são compostas por unidades chamadas de “neurônios” que se organizam em camadas, onde cada neurônio recebe informações, processa esses dados e, em seguida, passa a informação para outros neurônios na rede – promovendo uma espécie de sintaxe.
O principal objetivo das redes neurais é aprender a partir de exemplos e repetições, sendo extremamente úteis para tarefas com maior complexidade como classificação e predição.
Essas redes são uma das principais abordagens do aprendizado profundo (deep learning), uma área do aprendizado de máquina que utiliza múltiplas camadas de neurônios para modelar e resolver problemas complexos.
Como funcionam?
As redes neurais funcionam através de um processo de treinamento, onde a rede é exposta a um conjunto de dados e ajusta suas conexões internas com base nas informações recebidas.
O processo básico começa através da entrada de dados. Primeiro, as redes recebem dados de entrada, que podem ser imagens, texto ou sinais sonoros.
Em seguida, cada neurônio na rede recebe um conjunto de entradas, aplica uma função de ativação e passa o resultado para a próxima camada. A função de ativação é o que determina se um outro neurônio deve ser ativado ou não, com base nos dados que recebe. Dessa forma, a informação trilha um caminho específico.
A etapa seguinte é a propagação da informação. Depois da propagação das entradas e a determinação de uma saída para os dados recebidos, a rede calcula a “perda” ou erro, que indica a que distância está da saída desejada.
A rede então ajusta os pesos das conexões entre os neurônios usando um algoritmo chamado retropropagação, que calcula o gradiente da perda em relação a cada peso e os ajusta em busca de minimizar o erro.
Esse processo é repetido várias vezes, com a rede aprendendo gradualmente a realizar uma tarefa com mais precisão, até que tenha plena dominância.
Arquitetura simples e profunda
A arquitetura de uma rede neural pode variar em complexidade, sendo basicamente dividida em duas categorias: redes neurais simples e redes neurais profundas.
As redes neurais simples podem consistir de apenas uma camada de entrada, uma camada oculta e uma camada de saída. Esse tipo de rede é indicada para problemas relativamente simples, como a classificação binária – sim ou não, 0 e 1. Porém, sua capacidade de aprendizado aqui é mais limitada e pode não ser capaz de capturar padrões complexos.
Já as redes neurais profundas, possuem múltiplas camadas ocultas. Essa profundidade permite que a rede aprenda representações hierárquicas dos dados e resolvam problemas mais complexos. Camadas mais próximas da entrada podem capturar características básicas, enquanto camadas mais profundas podem identificar padrões que precisam de mais análise. Essa estrutura é mais útil para tarefas como reconhecimento de imagem e processamento de linguagens.
Camadas
Uma rede neural típica é composta por três tipos de camadas: a de entrada, as ocultas e a camada de saída.
A camada de entrada recebe os dados de entrada, e tem um número de neurônios que geralmente corresponde ao número de características ou atributos dos dados coletados.
As camadas ocultas realizam a maior parte do processamento dos dados. O número de camadas ocultas e a quantidade de neurônios em cada uma delas podem ser ajustados dependendo da complexidade. Neurônios em camadas ocultas aprendem a identificar padrões e representações nos dados, fazendo uma interpretação.
Por fim, a camada de saída serve para demonstrar o resultado do processamento. Aqui, o número de neurônios depende da tarefa específica, como classificação (um neurônio por classe) ou regressão (um neurônio para valores contínuos).
Saiba a importância das redes neurais
As redes neurais são fundamentais para o avanço da inteligência artificial, e têm desempenhado um papel importantíssimo em diversas áreas.
Através da sua capacidade de aprender e generalizar a partir de grandes volumes de dados, faz delas alternativas perfeitas para uma variedade de aplicações que vão desde diagnósticos médicos até a automação de processos industriais.
Afinal, para que se usa as redes neurais?
Certo, mas afinal: onde podemos ver as redes neurais sendo utilizadas? Exploramos algumas das áreas onde essas tecnologias estão sendo utilizadas a seguir.
Reconhecimento de Voz
As redes neurais têm revolucionado a forma como os dispositivos reconhecem e interpretam a fala humana. Sistemas como assistentes virtuais (por exemplo, Siri e Google Assistant) utilizam redes neurais para processar o áudio e converter a fala em texto. Sim, a sua Alexa faz uso de redes neurais para tocar uma música e realizar as tarefas que você solicita.
O uso de técnicas como redes neurais recorrentes (RNNs) e redes neurais convolucionais (CNNs) permite que esses sistemas sejam mais precisos e adaptáveis a diferentes sotaques e estilos de fala.
Processamento de Linguagem Natural
No campo do processamento de linguagem natural (PLN), as redes neurais são utilizadas para tarefas como tradução automática, análise de sentimentos e geração de texto.
Modelos como o BERT e o GPT (Generative Pre-trained Transformer) utilizam arquiteturas de redes neurais profundas para entender contextos e nuances da linguagem humana. Assim, eles são capazes de gerar respostas coerentes e relevantes, tornando as interações mais naturais.
Visão Computacional
A visão computacional é outra área onde as redes neurais têm mostrado resultados e marcado presença. Aqui, elas são utilizadas em tarefas como reconhecimento facial, detecção de objetos e segmentação de imagens.
Redes neurais convolucionais (CNNs) são mais utilizadas nesse campo, permitindo que as máquinas interpretem e compreendam o conteúdo visual de maneira próxima à visão humana.
Isso tem aplicações em segurança, automação industrial e até mesmo na indústria automotiva, com o desenvolvimento de veículos autônomos.
Reconhecimento de Voz
Como dito anteriormente, essa tecnologia permite que máquinas entendam comandos verbais e respondam de maneira rápida, facilitando a interação entre humanos e dispositivos.
Além de assistentes pessoais, as redes neurais são muito utilizadas em sistemas de atendimento ao cliente e em dispositivos de acessibilidade para pessoas com deficiência.
Conclusão
As redes neurais representam uma das inovações mais disruptivas da inteligência artificial, trazendo benefícios em diversas áreas.
Sua capacidade de aprender com dados, identificar padrões complexos e realizar tarefas as torna indispensáveis para o avanço da tecnologia.
À medida que a pesquisa e o desenvolvimento continuam a progredir, é esperado que as redes neurais desempenhem um papel cada vez mais importante no cotidiano.
