As redes neurais foram desenvolvidas na tentativa de replicar as intrincadas conexões dos neurônios do sistema nervoso humano.
Pensava-se que, uma vez que o sistema nervoso biológico era tão eficiente em retransmitir e processar sinais, poderia ajudar a criar inteligência semelhante à humana para as máquinas.
Isso levou à criação de uma rede de neurônios artificiais que podem processar e transferir dados como um aglomerado de neurônios no cérebro humano.
Isso proporcionou uma capacidade muito aprimorada para as máquinas aprenderem e responderem de forma inteligente, daí o nascimento das redes neurais.
Neste artigo, discutirei as redes neurais, como elas funcionam, suas vantagens e outros aspectos importantes.
Vamos começar!
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O que são redes neurais?
Fonte da imagem: Tibco.com
As redes neurais ou redes neurais artificiais (ANNs) fazem parte da inteligência artificial (IA) e do aprendizado de máquina (ML) que ensina máquinas/computadores a processar informações como o cérebro biológico. A rede possui um sistema adaptativo que permite aprender com suas atividades anteriores e continuar melhorando.
As redes neurais são um subgrupo de aprendizado de máquina e seu núcleo é desenvolvido usando algoritmos de aprendizado profundo. O nome “rede neural” é inspirado na intrincada rede de neurônios no cérebro humano e em como os neurônios se comunicam.
A rede neural usa seus dados de treinamento como entrada para apoiar o aprendizado e aprimorar suas habilidades. Ele fornece aprendizado constante a partir de dados anteriores com precisão crescente, tornando-o uma ferramenta poderosa e moderna.
A história das redes neurais remonta à primeira era dos computadores. A primeira instância de uma rede neural foi projetada por Warren McCulloch como um sistema de circuito que pode aproximar a função do cérebro humano.
Em 1958, a primeira instância de percepção artificial foi desenvolvida por Frank Rosenblatt. Em 1982, um artigo foi publicado sobre “redes neurais recorrentes” por John Hopfield. As redes neurais foram amplamente utilizadas em 1988 no campo do estudo de proteínas.
A tecnologia foi usada para prever as formas tridimensionais das proteínas. No ano de 1992, um algoritmo para reconhecer objetos 3D foi desenvolvido.
Atualmente, as redes neurais tornaram-se altamente avançadas. Eles são usados em vários setores, desde saúde, aeroespacial e defesa até segurança cibernética, marketing e previsões meteorológicas.
Como funcionam as redes neurais?
Conforme explicado acima, o desenvolvimento da rede neural foi inspirado no cérebro humano em termos de arquitetura neural. Os neurônios de um cérebro humano podem criar uma rede complexa e altamente interconectada através da qual os sinais são enviados e as informações são processadas. Isso atua como a função dos neurônios que estão sendo replicados por redes neurais.
O método básico pelo qual as redes neurais funcionam é através da interconectividade de múltiplas e diferentes camadas de neurônios dentro da rede. Cada neurônio está conectado a outro através de um nó.
Ele pode receber uma entrada da camada anterior e enviar uma saída que passa para a camada posterior. Essa etapa continua se repetindo até que uma decisão ou previsão seja feita pela camada final.
O funcionamento da rede neural pode ser melhor compreendido em termos dos mecanismos individuais de cada camada da rede pela qual os dados passam e são processados. Em uma estrutura básica, existem três camadas – entrada, oculta e saída.
Camada de entrada
Essa camada da rede neural é responsável por coletar dados do mundo externo. Depois que os dados são coletados, a camada também processa esses dados, analisa o conteúdo dos dados e adiciona uma categoria aos dados para melhor identificação. Em seguida, envia os dados para a próxima camada.
Camada Oculta
Os dados da camada oculta vêm 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 pode analisar uma entrada que é passada de uma camada anterior. A entrada é então processada e, em seguida, repassada.
Camada de saída
Os dados transmitidos da última camada oculta chegam à camada de saída. Essa camada mostra a saída final do processamento de dados que ocorre nas camadas anteriores da rede neural. A camada de saída pode ter um ou mais nós com base na entrada.
Por exemplo, ao lidar com dados binários (1/0, Sim/Não), um único nó de saída será usado. Mas, ao lidar com dados de várias categorias, vários nós serão usados.
A camada oculta é essencialmente a rede de aprendizado profundo de interconexões entre vários nós. A conexão do nó é representada por um número chamado “peso”. Representa o quanto o nó pode influenciar outros nós. Um valor positivo indica a capacidade de excitar outro nó, enquanto um valor negativo indica a capacidade de suprimir outro nó.
Tipos de Redes Neurais
Para diferentes tipos de usos e dados, são aplicados diferentes tipos de redes neurais, cada uma com arquitetura diferente. Aqui estão alguns dos tipos de redes neurais:
#1. Rede de feedforward
Nesse tipo de rede neural, várias camadas ocultas e neurônios interconectados estão presentes. Aqui, o fluxo da informação é apenas na direção direta sem retropropagação, daí o nome “feedforward”. Um número maior dessa camada ajuda na customização do peso; e, portanto, aprender.
#2. Perceptron
Esta é a forma mais básica de rede que consiste em apenas 1 neurônio. O neurônio aplica uma função de ativação à entrada para obter 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 criar a saída. As camadas ocultas estão ausentes neste tipo de rede.
#3. Perceptron de várias camadas
Este tipo de rede neural permite retropropagação que não é suportada no sistema feed-forward. Isso incorpora várias camadas ocultas e funções de ativação que permitem 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 alterada.
#4. Rede Base Radial
Esta categoria de rede usa uma camada de neurônios Radial Basis Function (RBF) entre as camadas de entrada e saída. Esses neurônios podem armazenar as classes dos diferentes dados de treinamento, usando assim uma maneira diferente de prever os alvos. O neurônio compara as distâncias euclidianas com as classes realmente armazenadas a partir do valor do recurso da entrada.
#5. Rede Convolucional
Essa rede neural contém várias camadas de convoluções que identificam recursos importantes de entradas, como imagens. As primeiras camadas se concentram em detalhes de baixo nível, enquanto as camadas subsequentes se concentram em detalhes de alto nível. Uma matriz ou filtro personalizado é usado por esta rede para criar mapas.
#6. Rede recorrente
Essa rede é usada quando há necessidade de obter previsões de uma determinada sequência de dados. Pode levar 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
Nesse 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. As portas lógicas são usadas para identificar as saídas que precisam ser usadas ou descartadas. Assim, as três portas lógicas usadas são – Entrada, Saída e Esquecimento.
Benefícios das Redes Neurais
As redes neurais oferecem muitos benefícios:
- Devido à sua estrutura, ele pode processar dados e aprender relacionamentos complexos e não lineares sobre o mundo real e generalizar seu aprendizado para criar novos resultados.
- As redes neurais não possuem restrições nas entradas. Assim, eles podem modelar a heteroscedasticidade por meio da qual podem aprender sobre as 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 ter conexões redundantes, é capaz de processar vários dados simultaneamente e em paralelo. Isso significa que as redes neurais podem ajudar a realizar várias funções ao mesmo tempo.
- A capacidade de ajustar o processamento de dados oferece uma forte tolerância a falhas e se treina para melhorar constantemente.
- Como a rede usa memória distribuída, ela é resistente à corrupção de dados.
- Ele pode aprender com eventos passados, com base nos quais pode treinar máquinas para tomar melhores decisões.
Aplicações de Redes Neurais
- Prevendo o desempenho do mercado de ações: o Perceptron multicamada é frequentemente usado para prever o desempenho do mercado de ações e se preparar para mudanças no mercado de ações. O sistema faz previsões com base em taxas de lucro, retornos anuais e dados de desempenho anteriores do mercado de ações.
- Reconhecimento Facial: As redes convolucionais são usadas para executar um sistema de reconhecimento facial que corresponde a uma determinada ID facial com uma lista de IDs faciais no banco de dados para mostrar uma correspondência positiva.
- Estudando o comportamento nas mídias sociais: O Multiplayer Perceptron pode ser usado para estudar o comportamento das pessoas nas 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 usadas em vários campos 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 ajuda a melhorar as práticas de segurança e proteção no setor.
- Planejamento de Defesa: As estratégias de defesa podem ser acessadas e desenvolvidas usando redes neurais. A tecnologia pode ser usada para prever riscos de defesa, controlar equipamentos automatizados e identificar pontos potenciais para patrulha.
- Cuidados de saúde: a rede pode ser usada para criar melhores técnicas de imagem para ultrassom, tomografia computadorizada e raios-X. Isso também pode ajudar no melhor registro e rastreamento dos dados do paciente.
- Verificação de identidade: padrões de caligrafia podem ser identificados usando redes neurais. Isso pode ajudar a identificar possíveis evidências de falsificação por meio de sistemas de verificação de assinatura e caligrafia.
- Previsão do tempo: dados de satélites meteorológicos podem ser usados para modelagem dinâmica e previsão de padrões climáticos com maior precisão. Isso pode ajudar a criar um alerta precoce de desastres naturais para que medidas preventivas possam ser tomadas a tempo.
Recursos de aprendizagem
#1. Deep Learning AZ da Udemy
O Deep Learning AZ da Udemy ajudará você a aprender como usar o Python e criar algoritmos de aprendizado profundo. A duração do curso é de 22 horas e 33 min.
O curso ensinará os alunos a:
- Entenda melhor os conceitos de IA, redes neurais, mapas auto-organizados, Boltzmann Machine e autoencoders.
- Como aplicar essas tecnologias para praticar no mundo real.
O preço do curso é de $ 39,98.
#2. Ciência de dados pela Udemy
Data Science é um excelente curso 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 de rede neural
- Desenvolva código para redes neurais do zero
O preço 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
- Para treinar redes neurais, classifique-as, ajuste suas taxas de aprendizado, normalize entradas e otimize sua precisão.
O preço 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
- Aprenda 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:
- Trabalhe em ambientes de codificação práticos
- Aprenda sobre conceitos em deep learning e pratique em projetos relacionados a Processamento de Linguagem Natural (NLP) e deep learning avançado
O preço 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. Fará você aprender e implementar redes neurais com a ajuda 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
- Para usar bibliotecas populares como Keras
- Os projetos envolvem 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 vai aprender:
- 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 uma parte da IA que suporta o aprendizado de uma maneira próxima à inteligência humana. Estes compreendem várias camadas, cada uma com sua própria função e saída. Dados seus benefícios como precisão, capacidade de processamento de dados, computação paralela, etc., as aplicações de redes neurais estão aumentando em vários setores para fazer previsões e tomar decisões mais inteligentes.
Você também pode explorar redes neurais convolucionais.