O que são redes neurais para iniciantes

• Jamerson Rodrigues
• 0

As redes neurais estão causando um grande impacto na sociedade e nos aplicativos que utilizamos. São elas as responsáveis por uma série de inovações, incluindo o ChatGPT e demais inteligências artificiais generativas.

De fato, entender o que são redes neurais e como elas funcionam pode significar um passo importante para verificar as mudanças que estão acontecendo com a tecnologia. 

Por isso, preparamos um artigo de leitura simples para você compreender esse novo mundo.

O que são redes neurais

Uma rede neural representa uma abordagem da inteligência artificial que permite aos computadores processar informações de maneira semelhante ao cérebro humano. Essencialmente, é um método de aprendizado de máquina conhecido como aprendizado profundo. 

Desse modo, são utilizados nós interconectados, também chamados de neurônios, organizados em camadas, de maneira análoga à estrutura cerebral.

O que torna as redes neurais tão intrigantes é sua capacidade de se adaptarem constantemente. Os computadores que operam com essa tecnologia aprendem com seus próprios erros, melhorando de forma contínua. 

Assim, por meio dessa adaptabilidade, as redes neurais artificiais enfrentam desafios complexos, como resumir textos extensos ou identificar faces com uma precisão notável.

Tipos de redes neurais

• Redes Neurais Feedforward (FNN): Também conhecidas como redes de alimentação direta, as FNN são as mais simples, pois possuem camadas de neurônios onde os dados fluem em uma única direção, da entrada para a saída, sem ciclos. Frequentemente usadas em tarefas como classificação, regressão e processamento de dados.
• Redes Neurais Convolucionais (CNN): Projetadas para processar estruturas em forma de grade, como imagens, as CNNs são ideais para identificar padrões visuais. Usando camadas convolucionais, aplicam filtros a partes sobrepostas da entrada para capturar características essenciais. Amplamente usadas em visão computacional para tarefas como reconhecimento de imagem, detecção de objetos e segmentação semântica.

• Redes Neurais Recorrentes (RNN): Feitas especialmente para lidar com dados sequenciais, como séries temporais, texto ou fala, as redes neurais recorrentes se destacam por suas conexões de realimentação. Essa característica permite que informações do passado influenciem as saídas do presente, tornando-as ferramentas valiosas para capturar relações temporais e contextos de longo alcance.
• Redes Adversárias Generativas (GAN): Utilizadas para criar dados, como imagens, músicas e textos, as Redes Generativas Adversariais possuem uma estrutura dual composta por gerador e discriminador. O gerador é responsável por produzir informações sintéticas, enquanto o discriminador avalia se esses dados são genuínos (pertencentes ao conjunto original) ou fictícios (gerados pelo gerador).

A importância das redes neurais

As redes neurais desempenham um papel crucial ao auxiliar os computadores na tomada de decisões inteligentes, mesmo quando a assistência humana esteja limitada. Isso se deve à capacidade delas de aprender e modelar relações complexas e não lineares entre os dados de entrada e saída.

Além disso, as elas são especialmente adaptáveis para ajudar a solucionar problemas complexos em várias situações do cotidiano. Por isso, elas conseguem capturar e entender as relações entre diferentes entradas e saídas de dados, mesmo quando essas relações não seguem padrões lineares. 

Essas redes têm a capacidade de generalizar informações, fazer inferências, identificar relações e padrões ocultos, bem como fazer previsões sobre eventos que não são óbvios. Mas também são eficazes na modelagem de dados voláteis, como informações financeiras em séries temporais, e na análise de variâncias necessárias para antecipar ocorrências raras, como detecção de fraudes.

Dessa forma, as redes neurais têm o potencial de otimizar processos de tomada de decisão em diversas áreas, tais como:

Reconhecimento facial

Portanto, os sistemas de reconhecimento facial têm se estabelecido como ferramentas robustas para monitoramento e vigilância. De fato, um volume substancial de imagens é usado para treinar a rede neural, passando por um processo de processamento após serem coletadas.

Eles operam através da comparação de características faciais humanas com imagens digitais, sendo empregados, por exemplo, para controlar acesso em ambientes de escritórios.

Assim, esses sistemas realizam autenticação facial, confrontando as características de um rosto com uma lista de IDs contida em seu banco de dados.

Previsão do tempo

Na era contemporânea, previsões meteorológicas têm alcançado até mesmo a capacidade de antecipar possíveis desastres naturais.

Para tal, técnicas como Multilayer Perceptron (MLP), Convolutional Neural Network (CNN) e Recurrent Neural Networks (RNN) desempenham um papel vital na previsão do clima. 

Desse modo, os modelos de Perceptron de Múltiplas Camadas, uma abordagem tradicional de redes neurais, podem ser empregados para antecipar as condições climáticas com até 15 dias de antecedência.

Assistentes virtuais

A maioria das pessoas já estão familiarizadas com nomes como Siri, Alexa, Cortana, entre outros, pois são exemplos de assistentes pessoais que utilizam reconhecimento de fala e redes neurais. 

Eles recorrem ao processamento de linguagem natural para se comunicar com os usuários e elaborar respostas pertinentes. Em suma, o processamento de linguagem natural utiliza redes neurais artificiais, as quais foram especialmente desenvolvidas para executar variadas tarefas dos assistentes pessoais.

Então, as redes neurais desempenham um papel importantíssimo para a sociedade e para as últimas inovações. Pensando nisso, muitos pesquisadores agora estão analisando o papel da inteligência artificial numa outra tendência: no metaverso.

Com os recentes avanços, o metaverso está ganhando um grande impulso, pois a IA consegue interagir com facilidade com diferentes ambientes virtuais. Temos um artigo especial para você continuar sua leitura:

A Culte está participando ativamente do desenvolvimento do metaverso por meio do Agrispace

Saiba como a sua empresa pode estar no metaverso, clique aqui.

INFORMAÇÕES SOBRE AGRISPACE – O METAVERSO DO AGRO [email protected] ou pelo WhatsApp clicando Aqui!!

Quer ficar por dentro de nossas postagens e notícias, entre em nosso canal no WhatsApp e venha conosco, descobrir o mundo do metaverso