Uma introdução às redes neurais

Uma introdução às redes neurais é perfilada pela BTW Media porque evidências publicadas a vinculam à infraestrutura da internet, governança, dependências operacionais ou visibilidade de mercado.

• Redes neurais, inspiradas no cérebro humano, referem-se a um tipo de arquitetura de computação baseada em um modelo de como o cérebro humano funciona.
• Elas funcionam por meio de camadas, incluindo camadas de entrada, ocultas e de saída, facilitando o aprendizado e a previsão.
• Os tipos de redes neurais incluem feed-forward, onde os dados se movem linearmente; backpropagation, que refina as previsões por meio de feedback contínuo; e convolucionais, adaptadas para análise de imagens, como reconhecimento de imagem por IA.

NOSSA OPINIÃO
As redes neurais, embora aparentemente distantes de nossas vidas diárias, se entrelaçam em nossas vidas de maneiras imperceptíveis. Elas nos permitem mergulhar em conteúdo feito sob medida para nossos interesses, ao mesmo tempo em que nos capacitam a interagir suavemente com assistentes virtuais como a Siri.Portanto,promover a compreensão delas nos permite usar melhor suas capacidades para enriquecer nossas vidas.
–Audrey Huang, repórter da BTW

O artigo apresenta a definição, os princípios operacionais e os tipos de redes neurais.

O que são redes neurais?

Arede neural, ou rede neural artificial, é um tipo de arquitetura de computação baseada em um modelo de como o cérebro humano funciona. As redes neurais consistem em uma coleção de unidades de processamento chamadas “nós”. Esses nós passam dados uns aos outros, assim como em um cérebro os neurônios passam impulsos elétricos uns aos outros. As redes são usadas em aprendizado de máquina, um tipo de programa de computador que adquire conhecimento sem instruções definidas.

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Como elas funcionam?

As redes neurais consistem em numerosos nós distribuídos em pelo menos três camadas: uma camada de entrada, uma camada oculta e uma camada de saída. Além disso, pode haver múltiplas camadas ocultas além das camadas de entrada e saída. Independentemente de sua posição na rede, cada nó realiza tarefas ou funções específicas de processamento na entrada recebida do nó anterior ou da camada de entrada. Essencialmente, cada nó contém uma fórmula matemática única, com variáveis individuais ponderadas de forma diferente.

Se o resultado da aplicação dessa fórmula à entrada ultrapassar um limite designado, o nó transfere dados para a camada subsequente. Por outro lado, se a saída ficar abaixo do limite, nenhum dado é encaminhado para a próxima camada.

Quais são os tipos delas?

As redes neurais diferem em seus métodos de processamento e no número de camadas ocultas que possuem. Existem três tipos delas: redes neurais feed-forward, redes neurais com retropropagação e redes neurais convolucionais.

1. Redes neurais feed-forward

Essas redes neurais representam a estrutura fundamental de uma rede neural artificial. Elas transmitem dados em uma única direção direta, movendo-se do nó de entrada para o nó de saída subsequente. Embora não seja essencial, elas podem incorporar camadas ocultas para lidar com tarefas mais complexas. Seu processo de aprendizado evolui gradualmente por meio de mecanismos de feedback. O reconhecimento facial serve como uma ilustração de uma rede feed-forward.

2. Redes neurais com retropropagação

Essas redes neurais funcionam continuamente, permitindo que cada nó retenha seu valor de saída e o propague de volta pela rede para gerar previsões em cada camada. Isso facilita o aprendizado contínuo e o refinamento das previsões.

3. Redes neurais convolucionais

As redes neurais convolucionais (CNNs) usam camadas ocultas para executar operações matemáticas, gerando mapas de características de regiões da imagem que são mais adequados para classificação. Cada camada oculta recebe uma parte distinta da imagem para decomposição, levando a uma análise mais aprofundada e eventual previsão do conteúdo da imagem. Oreconhecimento de imagem por IAé um exemplo notável de redes neurais convolucionais em ação.