As redes neurais surgiram da ambição de reproduzir as intrincadas conexões neuronais do sistema nervoso humano.
A premissa era que, dada a notável eficiência do sistema nervoso biológico na transmissão e processamento de sinais, seria possível criar uma inteligência artificial com capacidades semelhantes às humanas.
Essa busca levou à criação de uma estrutura de neurônios artificiais capazes de processar e transferir dados, de forma análoga ao funcionamento dos neurônios no cérebro humano.
Esse desenvolvimento proporcionou uma capacidade muito maior para as máquinas aprenderem e responderem de maneira inteligente, marcando o surgimento das redes neurais.
Este artigo explora o conceito de redes neurais, seu funcionamento, suas vantagens e outros aspectos relevantes.
Vamos começar!
O que são Redes Neurais?
Fonte da imagem: Tibco.com
Redes neurais, ou redes neurais artificiais (RNAs), são um ramo da inteligência artificial (IA) e do aprendizado de máquina (ML) que visa instruir máquinas/computadores a processar informações de maneira semelhante ao cérebro biológico. A rede possui um sistema adaptativo que possibilita o aprendizado a partir de experiências passadas e aprimoramento contínuo.
As redes neurais são um subconjunto do aprendizado de máquina e seu desenvolvimento central se baseia em algoritmos de aprendizado profundo. A denominação “rede neural” é inspirada na complexa teia de neurônios no cérebro humano e em como eles se comunicam.
A rede neural utiliza dados de treinamento como entrada para fomentar o aprendizado e aprimorar suas capacidades. Ela promove o aprendizado contínuo a partir de dados anteriores, com precisão crescente, tornando-a uma ferramenta poderosa e moderna.
A história das redes neurais remonta à era pioneira da computação. A primeira concepção de uma rede neural foi proposta por Warren McCulloch como um sistema de circuito capaz de simular o funcionamento do cérebro humano.
Em 1958, Frank Rosenblatt desenvolveu a primeira versão de um perceptron artificial. Em 1982, John Hopfield publicou um artigo sobre “redes neurais recorrentes”. As redes neurais ganharam amplo uso em 1988 no campo de estudo de proteínas.
Essa tecnologia foi empregada para prever as formas tridimensionais das proteínas. No ano de 1992, um algoritmo para reconhecimento de objetos 3D foi criado.
Hoje, as redes neurais atingiram um nível de sofisticação avançado. Elas são empregadas em diversos setores, abrangendo desde saúde, aeroespacial e defesa até segurança cibernética, marketing e previsões meteorológicas.
Como Funcionam as Redes Neurais?
Como mencionado anteriormente, a concepção da rede neural foi inspirada na arquitetura neural do cérebro humano. Os neurônios de um cérebro humano formam uma rede complexa e altamente interligada por meio da qual sinais são transmitidos e informações são processadas. Essa é a função dos neurônios que está sendo replicada pelas redes neurais.
O mecanismo fundamental de operação das redes neurais reside na interconexão de múltiplas camadas de neurônios distintas dentro da rede. Cada neurônio está ligado a outro através de um nó.
Ele pode receber uma entrada da camada anterior e enviar uma saída que avança para a camada seguinte. Este processo se repete até que a camada final tome uma decisão ou faça uma previsão.
O funcionamento da rede neural pode ser melhor compreendido ao examinar os mecanismos individuais de cada camada pela qual os dados são encaminhados e processados. Em uma estrutura básica, existem três camadas: entrada, oculta e saída.
Camada de Entrada
Essa camada da rede neural é responsável pela coleta de dados do ambiente externo. Após a coleta, a camada também processa esses dados, analisando o conteúdo e atribuindo uma categoria para melhor identificação. Em seguida, ela encaminha os dados para a próxima camada.
Camada Oculta
Os dados na camada oculta provêm da camada de entrada e de outras camadas ocultas. Pode haver um grande número de camadas ocultas na rede neural. Cada uma das camadas ocultas analisa uma entrada que é passada da camada anterior. A entrada é então processada e transmitida adiante.
Camada de Saída
Os dados transmitidos da última camada oculta chegam à camada de saída. Esta camada apresenta a saída final do processamento de dados ocorrido nas camadas anteriores da rede neural. A camada de saída pode ter um ou mais nós, dependendo da entrada.
Por exemplo, ao lidar com dados binários (1/0, Sim/Não), um único nó de saída será usado. No entanto, ao trabalhar com dados de múltiplas categorias, vários nós serão empregados.
A camada oculta constitui essencialmente a rede de aprendizado profundo de interconexões entre vários nós. A conexão do nó é representada por um número denominado “peso”. Ele expressa o grau em que um nó pode influenciar outros nós. Um valor positivo indica a capacidade de excitar outro nó, enquanto um valor negativo indica a capacidade de suprimi-lo.
Tipos de Redes Neurais
Para diferentes usos e dados, são aplicados diferentes tipos de redes neurais, cada um com uma arquitetura distinta. Aqui estão alguns dos tipos de redes neurais:
#1. Rede Feedforward
Neste tipo de rede neural, existem múltiplas camadas ocultas e neurônios interconectados. Aqui, o fluxo de informações ocorre apenas na direção direta, sem retropropagação, daí a denominação “feedforward”. Um número maior dessa camada auxilia na customização do peso e, portanto, no aprendizado.
#2. Perceptron
Esta é a forma mais elementar de rede, composta por apenas um neurônio. O neurônio aplica uma função de ativação à entrada para gerar uma saída binária. Ele basicamente adiciona o valor de entrada e o peso do nó e passa a soma para a função de ativação para produzir a saída. As camadas ocultas estão ausentes neste tipo de rede.
#3. Perceptron Multicamadas
Este tipo de rede neural permite a retropropagação, que não é suportada no sistema feedforward. Ele incorpora múltiplas camadas ocultas e funções de ativação que possibilitam o fluxo de dados bidirecional. As entradas são propagadas para frente enquanto as atualizações de peso são propagadas para trás. Com base no alvo, a função de ativação pode ser ajustada.
#4. Rede de Base Radial
Esta categoria de rede emprega uma camada de neurônios de Função de Base Radial (RBF) entre as camadas de entrada e saída. Esses neurônios podem armazenar as classes dos diferentes dados de treinamento, utilizando assim uma abordagem distinta para prever os alvos. O neurônio compara as distâncias euclidianas com as classes efetivamente armazenadas a partir do valor do recurso da entrada.
#5. Rede Convolucional
Esta rede neural contém várias camadas de convoluções que identificam características importantes de entradas, como imagens. As primeiras camadas se concentram em detalhes de nível inferior, enquanto as camadas subsequentes se concentram em detalhes de nível superior. Uma matriz ou filtro personalizado é utilizado por esta rede para criar mapas.
#6. Rede Recorrente
Esta rede é usada quando há necessidade de obter previsões a partir de uma determinada sequência de dados. Ela pode receber entradas atrasadas da última previsão. Isso é armazenado na célula de dados RNN, que, por sua vez, atua como uma segunda entrada usada para a previsão.
#7. Rede de Memória de Curto Prazo
Neste tipo de rede neural, uma célula de memória especial adicional é usada para salvar as informações por mais tempo e superar o problema dos gradientes de fuga. Portas lógicas são usadas para determinar quais saídas precisam ser usadas ou descartadas. Assim, as três portas lógicas usadas são: Entrada, Saída e Esquecimento.
Benefícios das Redes Neurais
As redes neurais proporcionam muitos benefícios:
- Devido à sua estrutura, elas podem processar dados e aprender relações complexas e não lineares sobre o mundo real, além de generalizar seu aprendizado para gerar novas soluções.
- As redes neurais não têm restrições nas entradas. Assim, elas podem modelar a heteroscedasticidade, através da qual podem aprender sobre relações ocultas entre os dados.
- Uma rede neural pode armazenar dados em toda a rede e trabalhar com dados insuficientes. Isso cria redundância de dados e reduz o risco de perda de dados.
- Por terem conexões redundantes, elas são capazes de processar vários dados simultaneamente e em paralelo. Isso significa que as redes neurais podem ajudar a executar várias funções ao mesmo tempo.
- A capacidade de ajustar o processamento de dados oferece forte tolerância a falhas e autotreinamento para aprimoramento contínuo.
- Como a rede usa memória distribuída, ela é resistente à corrupção de dados.
- Ela pode aprender com eventos passados, com base nos quais pode treinar máquinas para tomar decisões mais assertivas.
Aplicações das Redes Neurais
- Previsão do desempenho do mercado de ações: o Perceptron multicamadas é frequentemente usado para prever o desempenho do mercado de ações e antecipar mudanças no mercado. O sistema gera previsões com base em taxas de lucro, retornos anuais e dados de desempenho anteriores do mercado de ações.
- Reconhecimento facial: redes convolucionais são empregadas para implementar um sistema de reconhecimento facial que associa uma determinada ID facial com uma lista de IDs faciais em um banco de dados para apresentar uma correspondência positiva.
- Análise do comportamento em mídias sociais: o Perceptron Multicamadas pode ser usado para estudar o comportamento das pessoas em mídias sociais a partir de conversas virtuais e interações nas mídias sociais. Esses dados podem ser usados em atividades de marketing.
- Pesquisa aeroespacial: as redes de atraso de tempo podem ser utilizadas em várias áreas da aeronáutica, como reconhecimento de padrões, sistemas de controle de segurança, piloto automático de alto desempenho, diagnóstico de falhas de aeronaves e desenvolvimento de simulações. Isso contribui para aprimorar as práticas de segurança e proteção no setor.
- Planejamento de defesa: as estratégias de defesa podem ser acessadas e desenvolvidas com o uso de redes neurais. A tecnologia pode ser empregada para prever riscos de defesa, controlar equipamentos automatizados e identificar pontos potenciais para patrulha.
- Saúde: a rede pode ser usada para gerar técnicas de imagem aprimoradas para ultrassom, tomografia computadorizada e raios-X. Isso também pode auxiliar no melhor registro e rastreamento dos dados do paciente.
- Verificação de identidade: padrões de escrita manual podem ser identificados por meio de redes neurais. Isso pode ajudar a identificar possíveis evidências de falsificação por meio de sistemas de verificação de assinatura e escrita manual.
- Previsão do tempo: dados de satélites meteorológicos podem ser usados para modelagem dinâmica e previsão de padrões climáticos com maior precisão. Isso pode auxiliar na criação de alertas precoces de desastres naturais para que medidas preventivas possam ser tomadas a tempo.
Recursos de Aprendizado
#1. Deep Learning AZ da Udemy
O Deep Learning AZ da Udemy ajudará você a aprender a usar o Python e criar algoritmos de aprendizado profundo. A duração do curso é de 22 horas e 33 minutos.
O curso ensinará os alunos a:
- Aprofundar a compreensão dos conceitos de IA, redes neurais, mapas auto-organizados, Máquinas de Boltzmann e autoencoders.
- Aplicar essas tecnologias para a prática no mundo real.
O custo do curso é de $ 39,98.
#2. Ciência de Dados pela Udemy
Data Science é um curso excelente sobre aprendizado profundo e redes neurais que oferece uma cobertura aprofundada das teorias de redes neurais usadas no aprendizado de máquina. Este curso também é oferecido pela Udemy. Sua duração é de 12 horas.
O curso ensinará:
- Sobre aprendizado profundo e função da rede neural
- Desenvolver código para redes neurais do zero
O custo do curso é de $ 35,13.
#3. Construindo Redes Neurais pela Udemy
O curso da Udemy Building Neural Networks in Python do zero permite que o aluno desenvolva aprendizado profundo e aprendizado de máquina usando gradiente descendente e regressão linear. A duração do curso é de 3 horas e 6 minutos.
O curso ensinará:
- Sobre as funções básicas de redes neurais, como regressão linear, retropropagação e função de custo
- Treinar redes neurais, classificá-las, ajustar suas taxas de aprendizado, normalizar entradas e otimizar sua precisão.
O custo do curso é de R$ 31,50.
#4. Redes Neurais e Aprendizado Profundo por Coursera
O curso Redes Neurais e Deep Learning é oferecido pelo Coursera. Este é o primeiro curso a se especializar em Deep Learning e se concentra em conceitos fundamentais. A duração do curso é de 25 horas.
O curso ensinará:
- Familiarizar-se com importantes tendências tecnológicas que estão impulsionando o desenvolvimento do aprendizado profundo
- Aprender como treinar deep learning e usá-los para desenvolver uma rede totalmente conectada.
Este curso é oferecido gratuitamente.
#5. Construindo Deep Learning Avançado e PNL
O curso Building Advanced Deep Learning e PNL é oferecido pela Educative. O curso leva cerca de 5 horas para ser concluído.
O curso ensinará:
- Trabalhar em ambientes de codificação práticos
- Aprender sobre conceitos em deep learning e praticar em projetos relacionados ao Processamento de Linguagem Natural (PNL) e deep learning avançado
O custo do curso é de $ 9,09 por mês.
#6. Projetos de Redes Neurais com Python:
Este livro de James Loy é um guia definitivo sobre como usar o Python e descobrir o poder das redes neurais artificiais. Ele ensinará você a aprender e implementar redes neurais com o auxílio de seis projetos em Python usando redes neurais. A conclusão deste projeto ajudará você a criar seu portfólio de ML.
O curso ensinará:
- Arquiteturas de redes neurais como LSTM e CNN
- A usar bibliotecas populares como Keras
- Os projetos incluem análise de sentimentos, identificação facial, detecção de objetos, etc.
#7. Redes Neurais e Deep Learning
Este livro de Charu C. Aggarwal abrange modelos modernos e clássicos em aprendizado profundo. Ele ensinará os algoritmos e a teoria do aprendizado profundo e das redes neurais para que você possa aplicá-los em diversas aplicações.
Ele também abrange aplicativos como sistemas de recomendação, legendagem e classificação de imagens, análise de texto, tradução automática, jogos e muito mais.
Você aprenderá:
- Noções básicas de redes neurais
- Fundamentos de redes neurais
- Tópicos avançados de redes neurais como GANs, máquinas de Turing neurais, etc.
Conclusão
As redes neurais são essencialmente um ramo da IA que promove o aprendizado de maneira análoga à inteligência humana. Elas consistem em várias camadas, cada uma com sua própria função e saída. Dados seus benefícios, como precisão, capacidade de processamento de dados, computação paralela, entre outros, as aplicações de redes neurais estão em ascensão em diversos setores para fazer previsões e tomar decisões mais inteligentes.
Você também pode explorar redes neurais convolucionais.