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Poucos conceitos nas disciplinas de inteligência artificial e aprendizado de máquina geraram tanto entusiasmo e interesse quanto as Redes Neurais, também conhecidas como Redes Neurais Artificiais (RNA) ou Redes Neurais Simuladas (SNN). Formuladas em meados do século XX, as Redes Neurais ganharam impulso em 2010, com o advento dos dados sendo o principal ativo. Além disso, estes modelos de computador modelados a partir do cérebro humano alteraram fundamentalmente a forma como abordamos problemas difíceis numa série de campos, desde a identificação de imagens até ao processamento de linguagem natural.
Neste blog, examinaremos resumidamente as redes neurais, passando por seus principais conceitos, aplicações e razões de sua perspectiva futurista!
Os blocos de construção de neurônios e camadas: REDES NEURAIS
Neurônios artificiais, comumente chamados de "nós" ou ?unidades? são os componentes fundamentais de toda rede neural. Esses neurônios digitais, que são comparáveis aos neurônios reais, são as unidades fundamentais de processamento que realizam cálculos dentro da rede. Além disso, cada neurônio recebe uma coleção de informações, processa-as adicionando um termo de polarização e uma soma ponderada e depois transmite o resultado através de uma função de ativação. A função de ativação determina se o neurônio "dispara" ou não, de maneira análoga a como um neurônio biológico transmite ou não um sinal elétrico! Portanto, é semelhante ao funcionamento do nosso cérebro, visto que os diferentes neurônios do nosso corpo tentavam transmitir informações.
Interessante, certo?
Camadas baseadas em neurônios constituem uma rede neural. Os tipos mais comuns de camadas são os seguintes:
- CAMADA DE ENTRADA: A primeira camada fornece a entrada inicial de dados para a rede neural. Cada neurônio na camada de entrada representa um recurso ou propriedade dos dados recebidos.
- CAMADAS OCULTAS: Situadas entre as camadas de entrada e saída, essas camadas realizam cálculos complexos. O número de camadas ocultas e o número de neurônios em cada camada podem variar dependendo da arquitetura da rede.
- CAMADA DE SAÍDA: Esta camada gera as previsões ou resultados da tarefa realizada pela rede neural. O número de neurônios na camada de saída depende do problema específico que está sendo tratado.
Centro de Redes Neurais: Treinamento
A força das redes neurais vem de sua capacidade de aprender com os dados. Para diminuir a diferença entre os valores projetados e os valores alvo reais, uma rede neural é treinada usando um conjunto de dados de entrada-saída, e os pesos e desvios dos neurônios são modificados. Gradiente descendente e outras técnicas de otimização matemática são usadas na técnica de "Backpropagation" processo, que nada mais é do que a correção de erros no estado de aprendizagem profunda.
Durante o treinamento, a rede neural refina seus parâmetros internos iterativamente para melhorar a produção de previsões precisas. Portanto, para permitir que a rede generalize a partir dos dados de treinamento para entradas novas e não testadas, a combinação apropriada de pesos e vieses deve ser encontrada.
Os pesos são representações das conexões entre os neurônios que são aprendidas ao longo do processo de treinamento. Além disso, esses pesos regulam a força das conexões e são cruciais para a capacidade da rede de transformar dados de entrada em resultados utilizáveis. Estes são os blogs básicos sobre como os neurônios funcionam no aprendizado profundo. Por último, é da essência dos pesos que as diferentes ideias recebam um valor atribuído a elas, definitivamente em forma numérica, e então o resultado seja gerado. É um sistema generativo complexo onde diferentes nós são intrincados e trabalham uns com os outros.
Surgiu uma variedade estonteante de aplicações de redes neurais, transformando setores inteiros e repensando o que é prático em diversas profissões.
Exemplos:
- "Reconhecimento de imagem" A detecção de objetos e a categorização de imagens foram substancialmente transformadas pelas Redes Neurais Convolucionais (CNNs). Elas são a inspiração por trás de iniciativas como reconhecimento facial, carros sem motorista e serviços médicos. análise de imagem. Com a melhor utilização, este tipo de rede garante a utilização de diferentes nós e registra o resultado final.
- Modelos de transformadores e redes neurais recorrentes (RNNs) fizeram avanços significativos na compreensão e criação da linguagem humana. Eles tornam possível a tradução automática, a análise de sentimentos, chatbots e outras ferramentas. Observa-se que aqui o nó de saída final entra em contato frequentemente com os nós anteriores, e garante a periodicidade.
- Eles são a base dos atuais sistemas de reconhecimento de fala, que alimentam assistentes de voz como Siri e Alexa. Desempenha um papel significativo no reconhecimento. Além disso, aumenta a acessibilidade para pessoas com deficiência.
- Eles sustentam os algoritmos de recomendação que a Netflix e a Amazon empregam para apresentar produtos e conteúdos que atraem a atenção de seus usuários. gostos.
- Eles são necessários para que os carros autônomos percebam e naveguem com segurança em seu ambiente. Na nova era digital, onde sistemas autônomos ganharam impulso, as redes neurais parecem uma necessidade.
- Eles são usados na medicina para prever resultados de pacientes, desenvolver novos medicamentos e diagnosticar doenças com base em dados médicos. Observamos como os cuidados de saúde com IA podem ser uma bênção para pacientes com problemas. Este sistema garante que os cuidados de saúde estejam no estágio ideal.
- Nos mercados financeiros, estes são utilizados para negociação automatizada, detecção de fraudes e avaliação de risco.
As Questões e o Futuro Curso:
Apesar do sucesso fenomenal, ainda existem alguns problemas. As redes neurais profundas frequentemente encontram problemas de overfitting quando apresentam bom desempenho em dados de treinamento, mas péssimo em dados não treinados. Redes profundas devem ser ensinadas usando muitos recursos computacionais. Além disso, os seus processos de tomada de decisão também podem ser complicados e difíceis de compreender, o que põe em causa a sua transparência e imparcialidade.
Apesar de tais desafios, as futuras aplicações de redes neurais são promissoras. Como aumentar a sua eficiência, interpretabilidade e capacidade de ambiguidade é um tema de investigação. Novas topologias, como redes neurais de grafos e redes neurais de pico, estão expandindo as capacidades das redes neurais, abrindo novas possibilidades em campos como análise de grafos e computação neuromórfica.
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Conclusão:
Concluindo, as redes neurais se tornaram uma força importante no aprendizado de máquina e na inteligência artificial. Eles abordam uma variedade de questões simulando as operações do cérebro humano, embora em uma versão digital simplificada. Além disso, suas aplicações variam desde a identificação de imagens até a compreensão da linguagem natural, e são variadas e interessantes. Portanto, podemos antecipar que as redes neurais se tornarão ainda mais importantes na determinação da direção da tecnologia e da nossa vida diária à medida que continuamos a aprofundar a nossa compreensão delas e das suas capacidades.
Perguntas frequentes:
O que é rede neural?
Redes neurais, ou redes neurais, referem-se a uma técnica de aprendizado de máquina inspirada no cérebro humano. Consiste em nós interconectados (neurônios) que processam e transmitem informações. Além disso, essas redes são usadas para diversas tarefas, como reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural e muito mais, aprendendo padrões e fazendo previsões a partir de dados.
Quais são os problemas relacionados às redes neurais?
Apesar do sucesso fenomenal das redes neurais, ainda existem alguns problemas. As redes neurais profundas frequentemente encontram problemas de overfitting quando apresentam bom desempenho em dados de treinamento, mas péssimo em dados não treinados. Redes neurais profundas devem ser ensinadas usando muitos recursos computacionais. Por último, os processos de tomada de decisão dos herdeiros também podem ser complicados e difíceis de compreender. Assim, pondo em causa a sua transparência e imparcialidade.
Qual é o futuro das redes neurais?
As aplicações futuras de redes neurais são promissoras. Como aumentar a sua eficiência, interpretabilidade e capacidade de ambiguidade é um tema de investigação. Novas topologias, como redes neurais de grafos e redes neurais de pico, estão expandindo as capacidades das redes neurais, abrindo novas possibilidades em campos como análise de grafos e computação neuromórfica.
