Você acredita que existem sistemas computacionais capazes de funcionar como os neurônios do cérebro humano e resolver problemas da mesma forma que nós humanos resolvemos? Se você acha que isso é algo muito distante da nossa realidade, algo “muito Black Mirror”, te informamos que esses sistemas já existem e se chamam redes neurais artificiais (RNA).
Em resumo, as redes neurais são inspiradas na estrutura neural do cérebro humano e são programadas para reconhecer padrões complexos do comportamento humano.
Se você ficou curioso para entender como as redes neurais artificiais funcionam e como elas podem transformar o seu dia a dia, continue a leitura deste artigo.
O que são as redes neurais artificiais?
Basicamente, as redes neurais artificiais são sistemas computacionais interconectados por nós que trabalham o processamento dos dados da mesma maneira do cérebro humano. Elas são um dos métodos de Inteligência Artificial, a ciência da computação que desenvolve sistemas capazes de agir igual aos humanos.
Como surgiram as redes neurais artificiais?
Desenvolvida por Warren McCulloch e Walter Pitts, a primeira rede neural artificial foi registrada em 1943 após a publicação do artigo “A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity”. Em suma, o artigo mostra o primeiro modelo de redes neurais utilizando circuitos elétricos, que depois foi aprimorado por outros pesquisadores.
Como funcionam as redes neurais artificiais?
Inspirada no cérebro humano, a rede neural artificial é feita de neurônios artificiais. Para cada rede neural existem camadas conectadas através de nós fomando uma rede.
As camadas são os programas e algoritmos de softwares, enquanto os nós, por sua vez, são módulos de softwares. Dessa forma, todos trabalham juntos para desenvolver soluções e resolver problemas para nós, humanos.
Uma rede neural simples tem, no mínimo, três camadas:
- Camada de entrada: por onde as informações chegam, são processadas e analisadas antes de serem encaminhadas para a próxima camada;
- Camada oculta: pode existir mais de uma camada na rede neural. Essa camada é a responsável por analisar o resultado da camada anterior e enviar para a próxima camada;
- Camada de saída: é a camada que processa todos os dados e apresenta o resultado que foi analisado pelas outras camadas.
Tipos de redes neurais artificiais
As redes neurais são classificadas de acordo com os seus propósitos e cada uma tem características específicas.
Abaixo, falamos um pouco sobre os tipos de redes neurais artificiais mais conhecidas e no que elas são utilizadas:
1. Feedforward
Também chamadas de perceptrons multicamadas (MLPs), as redes neurais feedforward são compostas por camadas onde cada perceptron se conecta ao perceptron da camada seguinte.
Por isso, os dados que chegam até a feedforward são entregues rapidamente a camada seguinte, sem loop de feedback, sendo a base para a visão computacional e o processamento de linguagem natural.
2. Convolucionais (RNCs)
Assim como as feedforward, as redes neurais convolucionais também são utilizadas para processamento de linguagem natural. Além disso, as RNCs também são utilizadas para reconhecimento de imagem e identificação de padrões.
Sob o mesmo ponto de vista, uma outra característica semelhante entre as MLPs e as RNCs é que as redes neurais convolucionais também são compostas por camadas e cada camada tem um objetivo diferente, que pode ser resumo, conexão ou ativação.
Dentre as camadas que compõem a rede neural convolucional estão: uma camada de entrada, uma camada de saída e outras camadas ocultas, que podem ser de convolução, de agrupamento e as completamente conectadas.
3. Recorrente (RNRs)
As redes neurais recorrentes são caracterizadas pelo loop nos feedbacks. Em contraste com outras redes neurais, na recorrente o resultado de um elemento depende da computação dos elementos anteriores.
A maioria dos casos as RNRs são usadas na aplicação de séries temporais para prever resultados futuros. Por exemplo, projeção de vendas em um período de tempo ou previsão do mercado de ações.
4. Autoencoder
O papel das redes neurais autoencoder é criar abstenções, chamadas encoders, com o propósito de reduzir a atenção ao que é irrelevante e potencializar tudo aquilo que é relevante.
Como é o aprendizado das redes neurais artificiais?
O desenvolvimento e o processo de aprendizagem de uma rede neural pode acontecer de diversas formas, dependendo dos estímulos de ativação dos neurônios. Por isso, para que uma rede neural artificial esteja funcionando 100% dentro do que foi pensado para ela é preciso tempo para desenvolver o aprendizado da rede.
Abaixo, falamos dos quatro tipos de aprendizado das redes neurais artificiais:
1. Aprendizado supervisionado
No aprendizado supervisionado a rede neural recebe de forma simultânea uma série de entradas padronizadas e os seus correspondentes padrões de saída, onde acontecem todos os ajustes sinápticos até que o erro entre os padrões de saída gerados pela rede alcance um valor desejado.
2. Aprendizado não-supervisionado
Ao contrário do aprendizado supervisionado, neste tipo o aprendizado da rede neural artificial é construído por meio da determinação de algumas prioridades do conjunto de dados.
3. Aprendizado híbrido
Este tipo de aprendizado mistura um pouco do aprendizado supervisionado e um pouco do aprendizado não-supervisionado. Dessa forma, cada camada pode trabalhar com um tipo específico de aprendizado.
4. Treinamento
Em síntese, o treinamento consiste em um processo de aprendizado onde uma rede neural é ensinada a executar uma determinada tarefa por meio do processamento de grandes conjuntos de dados, sejam eles rotulados ou não rotulados.
Para que as redes neurais artificiais são usadas?
As redes neurais artificiais podem ser utilizadas por diversos setores, nas mais diversas situações. Por exemplo:
- Ações de marketing direcionadas;
- Controle de qualidade, como o Quality Assurance, e de processos;
- Detecção de fraudes;
- Diagnóstico médico por imagens;
- Previsões do mercado financeiro.
Exemplos de como as redes neurais artificiais são usadas
Agora que você já sabe que as redes neurais artificiais podem ser utilizadas em diversos segmentos, que tal alguns exemplos de como ela é utilizada na prática? Assim, você pode perceber como elas estão mais presentes nas nossas vidas do que imaginamos ou somos capazes de notar no dia a dia.
Confira!
Chatbots online
Empresas de diversos segmentos utilizam os chatbots online nos seus sites e redes oficiais para fazer um primeiro contato com o cliente e obter informações sobre o que ele está procurando no site. Além disso, os chatbots também são utilizados para melhorar a inteligência do cliente e fazer análises de desempenho.
Reconhecimento de voz
Um dos ramos de Machine Learning utiliza o reconhecimento de voz para aprimorar sistemas preditivos. Dessa forma, o reconhecimento de voz pode ser aprimorado e aplicado para diversos fins:
- Auxiliar na digitação e nas pesquisas feitas em dispositivos móveis, como smartphones;
- Executar comandos, como ativar/desativar alarme, tocar uma música, etc;
- Fazer transição automática.
Recomendações personalizadas
As redes neurais artificiais também são utilizadas para desenvolver sistemas de recomendações personalizadas com base na análise das atividades e no acompanhamento do comportamento do usuário.
Por exemplo, quantas vezes você pesquisou por um produto e logo em seguida recebeu recomendações de produtos parecidos? Essas recomendações são baseadas no estudo do seu comportamento.
Qual a importância das redes neurais artificiais na tecnologia?
Redes neurais artificiais são importantes porque elas são capazes de ajudar pessoas a resolverem problemas complexos por meio da identificação de padrões de comportamentos, do desenvolvimento de sistemas de autoaprendizagem e da tomada de decisões de forma inteligente, com base na análise de dados.
Quem trabalha com redes neurais artificiais?
Redes neurais artificiais são um dos ramos da Tecnologia. Por isso, os profissionais que trabalham com elas são geralmente formados em cursos como Ciência ou Engenharia de Computação.
Se você já é formado na área ou se ficou interessado sobre o assunto e gostaria de continuar aprendendo sobre as redes neurais artificiais, conheça os bootcamps da plataforma Multi+ da XP Educação voltados para Inteligência Artificial e domine os assuntos relacionados à área.
