O Guia Definitivo para a Arquitetura de Redes Neurais Artificiais: Camadas e Nós

Lembra do teste de biologia sobre neurônios e o cérebro dos seus tempos de escola?

É hora de revisitar as redes neurais, mas desta vez, não estamos discutindo o cérebro humano (ou os resultados daquele teste). Em vez disso, vamos falar sobre redes neurais artificiais.

Os desenvolvedores usam software de rede neural artificial para aprendizado profundo, empregando redes neurais profundas (DNNs) para construir aplicações inteligentes.

Como as redes neurais artificiais aprendem?

Apesar de suas diferenças, redes neurais artificiais são geralmente comparadas ao cérebro humano. No entanto, elas operam de uma maneira muito mais simplificada.

O cérebro humano contém bilhões de neurônios que enviam e recebem neurotransmissores e carregam informações por todo o corpo. Esses neurônios nos ajudam a pensar e aprender ao absorver dados sensoriais como entrada, processá-los e fornecer uma saída. Isso continua até que um resultado desejado seja alcançado através de uma rede altamente interconectada.

Redes neurais artificiais contêm neurônios artificiais (chamados de nós) que os ajudam a aprender com dados e resolver problemas. As camadas do cérebro humano inspiram os algoritmos. Como os cérebros humanos, as RNAs também têm uma arquitetura de rede interconectada que consiste em três camadas:

• Camada de entrada: A camada de entrada é o que parece — ela recebe informações do mundo externo na rede neural artificial. Os nós de entrada leem os dados brutos e os trazem para o sistema para processamento antes de passá-los para a próxima camada.

• Camada oculta: Uma vez que a informação passa pela camada de entrada, ela se move através das camadas intermediárias, ocultas, para o processamento real. Essas camadas realizam os cálculos complexos necessários para que a RNA aprenda e tome decisões de acordo. Dependendo da rede, pode haver uma ou muitas camadas ocultas.
• Camada de saída: Finalmente, a camada de saída compartilha o resultado final ou decisão pós-cálculo.

Ao receber a informação, a rede a processa, decide o que fazer com ela e então compartilha sua decisão. Os cálculos ocorrem à medida que a informação passa de camada para camada através de ciclos de propagação para frente e para trás enquanto a rede treina e aprende. Aqui estão algumas definições para ajudar a entender melhor o conceito:

• Canais: Pontos de conexão entre neurônios de uma camada para a próxima.
• Peso: Valores numéricos atribuídos aos canais usados para determinar a importância de cada entrada.
• Função de ativação: Um limiar (função matemática) que determina se um neurônio específico na camada oculta será ativado ou não.
• Viés: Um valor numérico, às vezes definido como a constante, que é adicionado à soma de entrada e passado pela função de ativação.
• Propagação para frente: O processo de neurônios ativados passando informações através dos canais em um movimento para frente para gerar uma saída.
• Retropropagação: O processo de atualização dos pesos e vieses da rede com base no erro de saída, trabalhando de trás para frente, da saída para a entrada.

Fonte: AI Mind

Quais são os tipos de redes neurais artificiais?

Diferentes tipos de redes neurais artificiais atendem a níveis variados de complexidade e necessidades de treinamento.

1. Redes neurais feed-forward (FNNs)

Uma FNN é o tipo mais simples de rede neural artificial. A informação flui em uma direção, da camada de entrada através das camadas ocultas e finalmente para a camada de saída, sem ciclos ou loops no processo de treinamento. A menos que seja considerado necessário, a rede pode nem mesmo ter uma camada oculta devido à sua simplicidade. Não há retropropagação envolvida neste método.

2. Redes neurais modulares (MNNs)

Em uma rede neural modular, várias redes independentes trabalham juntas para resolver tarefas complexas, contribuindo com seus resultados para a saída coletiva. Esta estrutura divide uma tarefa maior em partes menores, e um módulo separado lida com cada subtarefa de acordo. Durante o processo, os módulos operam de forma independente, permitindo que cada módulo seja treinado separadamente em seus respectivos dados relacionados à sua subtarefa atribuída. As redes não interferem umas nas outras durante o processo de computação.

3. Redes neurais convolucionais (CNNs)

Redes neurais convolucionais (às vezes chamadas de ConvNets) são projetadas para processar imagens e reconhecer padrões complexos de forma eficaz. Elas extraem características dos dados e aprendem através do treinamento em um conjunto de imagens fornecido. Devido às suas capacidades de extração de características automatizadas, as CNNs são altamente eficazes para classificação de objetos (por exemplo, reconhecimento facial) e outros programas de visão computacional.

4. Redes neurais recorrentes (RNNs)

Uma rede neural recorrente (RNN) processa e converte dados sequenciais, como palavras, frases e informações de séries temporais. Existem diferentes tipos de arquiteturas de RNN, incluindo um-para-muitos (uma entrada para muitas saídas), muitos-para-muitos (muitas entradas para muitas saídas) e muitos-para-um (muitas entradas para uma saída). Redes neurais recorrentes funcionam bem para traduções, resumos de texto e modelos de previsão de séries temporais.

Vantagens das redes neurais artificiais

As RNAs transformaram o campo da inteligência artificial ao imitar a forma como o cérebro humano processa informações. Aqui estão algumas vantagens principais de usar RNAs:

• Capacidade de aprendizado: As RNAs podem aprender e se adaptar a partir de padrões de dados, tornando-as eficazes para tarefas como reconhecimento de imagem, processamento de fala e previsões.
• Processamento não linear: Elas se destacam na modelagem de relações complexas e não lineares que algoritmos tradicionais têm dificuldade em lidar.
• Versatilidade: As RNAs podem ser aplicadas em diversos domínios, incluindo saúde, finanças, robótica e processamento de linguagem natural.

Desvantagens das redes neurais artificiais

Embora as RNAs ofereçam capacidades notáveis, elas não estão isentas de desafios. Aqui estão algumas desvantagens principais de usar RNAs:

• Altos requisitos computacionais: Treinar RNAs demanda um poder computacional significativo, o que pode ser intensivo em recursos e demorado.
• Natureza de caixa preta: O processo de tomada de decisão nas RNAs é frequentemente difícil de interpretar ou explicar, limitando a transparência.
• Dependência de dados: As RNAs requerem grandes quantidades de dados rotulados para um treinamento eficaz, o que pode nem sempre estar prontamente disponível.

Aplicações das RNAs

As RNAs são a base para outros algoritmos de aprendizado profundo, incluindo as três aplicações abaixo.

1. Reconhecimento facial

Tecnologia de reconhecimento facial e biometria usam redes neurais artificiais para detectar características faciais e expressões, e distinguir rostos de outros objetos não faciais. Redes neurais convolucionais (CNNs), projetadas para processamento de imagens, incluindo rostos, se destacam na detecção de características complexas. Elas criam uma imagem semelhante a um blueprint conhecida como faceprint para referência em um banco de dados. Então, os rostos podem ser escaneados e comparados com o faceprint para verificar a identidade. Sistemas de segurança, plataformas de mídia social e a aplicação da lei usam tecnologias de reconhecimento facial.

2. Tradução em tempo real

Ferramentas como o Google Tradutor usam tradução automática neural (NMT) para produzir traduções em tempo real de um idioma para outro. No NMT, a rede prevê a probabilidade de uma sequência de palavras ao dividir frases em partes menores para traduzi-las. O NMT então aprende a traduzir frases estruturalmente semelhantes no futuro.

3. Previsão do tempo

Estações meteorológicas, imagens de satélite e rastreadores de radar coletam dados relacionados ao clima, incluindo temperatura, umidade, pressão barométrica, imagens de padrões climáticos, rastreamento de precipitação e atualizações de tempestades. Esses conjuntos de dados podem ser usados como dados de entrada para uma rede neural artificial (RNA). Ao treinar a RNA em dados históricos do clima, ela pode aprender a reconhecer padrões e relações entre variáveis para previsões futuras mais precisas.

Top 5 ferramentas de software de rede neural artificial

O software de redes neurais artificiais (RNA) ajuda as empresas a reunir pools de dados para aprendizado básico e treinamento de modelos. Os desenvolvedores também usam redes neurais profundas (DNNs), um tipo de RNA, para construir aplicações inteligentes com funcionalidade de aprendizado profundo. Essas redes formam a base para outros algoritmos de aprendizado profundo, como reconhecimento de imagem, reconhecimento de voz e processamento de linguagem natural (NLP).

Para se qualificar para inclusão na categoria de Redes Neurais Artificiais, um produto deve:

• Fornecer uma rede baseada em unidades neurais interconectadas para criar capacidades de aprendizado
• Oferecer uma base para algoritmos de aprendizado mais profundo
• Conectar-se a fontes de dados para alimentar a rede neural com informações

* Abaixo estão as cinco principais plataformas de redes neurais artificiais do Relatório Grid® de Inverno de 2024 da G2. Algumas avaliações podem ser editadas para maior clareza.

1. Google Cloud Deep Learning VM Image

Google Cloud Deep Learning VM Image fornece VMs pré-configuradas para aplicações de aprendizado profundo, facilitando e acelerando o início de um projeto com uma imagem de VM que inclui os frameworks de IA mais populares. A Deep Learning VM Image suporta frameworks de aprendizado de máquina como PyTorch e TensorFlow. Além disso, elas são otimizadas com as bibliotecas NVIDIA® CUDA-X AI mais recentes e oferecem suporte integrado para JupyterLab.

O que os usuários mais gostam:

“Ótima ferramenta para cientistas de dados/engenheiros de ML. Possui todos os módulos mais recentes e é fácil de instalar. Dependências comuns pré-instaladas e suporte a drivers para GPU/TPU e opções de CLI tornam-na incrível. Permite que algumas horas de trabalho sejam feitas em alguns cliques.”

- Avaliação do Google Cloud Deep Learning VM Image, Ramakant S.

O que os usuários não gostam:

“A interface do usuário da plataforma pode ser melhorada.”

- Avaliação do Google Cloud Deep Learning VM Image, Udit S.

2. AIToolbox

AIToolbox contém módulos de IA escritos em Swift, incluindo Grafos/Árvores, Regressão Linear, Máquinas de Vetores de Suporte, Redes Neurais, PCA, KMeans, Algoritmos Genéticos, MDP, Mistura de Gaussianos e Regressão Logística. As redes neurais podem suportar várias camadas, treinamento online e em lote, e camadas feed-forward ou recorrentes simples misturadas em treinamento de rede simples.

O que os usuários mais gostam:

“O AIToolbox oferece muitos tutoriais, artigos e guias que ajudam a aprender sobre novas tecnologias. O AIToolbox fornece acesso a várias ferramentas e bibliotecas de IA e ML, facilitando para os usuários implementar e experimentar novas tecnologias. O AIToolbox é projetado para ser amigável ao usuário, com recursos que facilitam o acesso e uso da plataforma."

- Avaliação do AIToolbox, Hem G.

O que os usuários não gostam:

“Às vezes, está lento, e estamos enfrentando atrasos na resposta; é frustrante às vezes.”

- Avaliação do AIToolbox, Darshan S.

3. PyTorch

PyTorch é um framework de aprendizado profundo de código aberto que simplifica o desenvolvimento de RNAs. Ele oferece gráficos de computação dinâmicos, fácil depuração e aceleração de GPU, tornando-o ideal para tarefas como reconhecimento de imagem e processamento de linguagem natural. Devido à sua flexibilidade e desempenho, o PyTorch é amplamente utilizado tanto na pesquisa quanto na indústria.

O que os usuários mais gostam:

"A documentação principal do PyTorch é excelente, fornecendo insights abrangentes, mas muitas bibliotecas auxiliares e recursos mais recentes sofrem de documentação limitada ou incompleta. Além disso, a eficácia do PyTorch diminui quando não há dados suficientes para treinar o modelo, pois a melhoria e a precisão podem não atender às expectativas."

- Avaliação do PyTorch, Alok Y.

O que os usuários não gostam:

"Embora o PyTorch ofereça acessibilidade, pode ser desafiador para novatos no ecossistema Python. Implantar modelos além da fase de treinamento pode exigir esforço adicional para uma transição suave. Além disso, atualizações frequentes, embora demonstrem progresso, podem ocasionalmente levar a problemas de compatibilidade que requerem atenção e adaptação."

- Avaliação do PyTorch, Muneeb M.

4. Microsoft Cognitive Toolkit (Antigamente CNTK)

Microsoft Cognitive Toolkit é uma ferramenta de aprendizado profundo de código aberto para criar modelos de previsão de aprendizado de máquina. Os desenvolvedores a usam para reconhecimento de fala, imagem e treinamento de texto com velocidade, precisão e qualidade de nível comercial. No entanto, a Microsoft descontinuou o framework, então ele não receberá mais atualizações ou desenvolvimento futuro.

O que os usuários mais gostam:

“Os recursos mais úteis são a navegação fácil e o baixo código para criação de modelos. Qualquer novato pode facilmente entender a plataforma e criar modelos facilmente. Suporte para várias bibliotecas para diferentes linguagens faz com que se destaque! Ótimo produto comparado ao Google AutoML.”

- Avaliação do Microsoft Cognitive Toolkit (Antigamente CNTK), Anubhav I.

O que os usuários não gostam:

“Menos controle para personalizar os serviços de acordo com nossos requisitos e atualizações com bugs nos SDKs do CNTK, que às vezes quebram o código de produção.”

- Avaliação do Microsoft Cognitive Toolkit (Antigamente CNTK), Chinmay B.

5. node-fann

node-fann é uma biblioteca de rede neural rápida e de código aberto para Node.js, baseada na biblioteca Fast Artificial Neural Network (FANN). Ela permite que os desenvolvedores construam e treinem RNAs diretamente em um ambiente Node.js, fornecendo uma API fácil de usar para tarefas como reconhecimento de padrões, classificação e regressão. O Node-FANN suporta várias arquiteturas de RNA e algoritmos de treinamento, oferecendo flexibilidade para uma variedade de aplicações de aprendizado de máquina, enquanto é leve e eficiente para integração em projetos baseados em JavaScript.

O que os usuários mais gostam:

"O Node-FANN é fácil de implementar e integrar, com documentação amigável ao usuário que se destaca em comparação com outras bibliotecas. Ele oferece suporte multiplataforma, permitindo uso dinâmico em diferentes sistemas. Para iniciantes, exemplos pré-construídos estão disponíveis, fornecendo um recurso salvador para começar. Além disso, a otimização de cache está incluída, melhorando o desempenho geral da biblioteca."

- Avaliação do node-fann, Ritik S.

O que os usuários não gostam:

"Uma desvantagem significativa é que não é gratuito. Além disso, não estou satisfeito com o desempenho do Node FANN, uma biblioteca projetada para integrar redes em plataformas colaborativas. Sua falta de documentação e exemplos torna desafiador para iniciantes entender e usar efetivamente."

-Avaliação do node-fann, Justin J.

Baseado no cérebro humano

As RNAs são um avanço revolucionário no crescente campo da inteligência artificial. Inspiradas no cérebro humano, as RNAs aprendem com dados e realizam tarefas complexas ao máximo de suas capacidades tecnológicas.

Quer saber mais sobre modelos de aprendizado de máquina? Leia mais sobre eles e como treiná-los.