Redes Neurais Artificiais

O que são redes neurais artificiais?

Redes neurais artificiais (ANNs), como o nome sugere, imitam as redes neurais do cérebro humano. Redes neurais são compostas por camadas de nós, nas quais existem uma camada de entrada, uma camada oculta, função de ativação e uma camada de saída. Cada nó também pode ser referido como um neurônio artificial. Cada um é composto por dados de entrada, pesos, vieses e saída. É um sistema de processamento de dados e geração de saída que replica o sistema neural para desvendar relações não lineares em um grande conjunto de dados. Os dados podem vir de rotas sensoriais e podem estar na forma de texto, imagens ou áudio.

O termo redes neurais artificiais, também frequentemente referido simplesmente como redes neurais, é muitas vezes usado como sinônimo de aprendizado profundo. No entanto, tecnicamente falando, aprendizado profundo refere-se ao treinamento de redes neurais artificiais. ANNs são um subconjunto de aprendizado de máquina (ML), que é, por sua vez, um ramo da inteligência artificial (IA) e da ciência da computação que envolve a coleta de grandes quantidades de dados e o uso de algoritmos para ajudar a máquina a aprender como o cérebro humano. 

A melhor maneira de entender como uma ANN funciona é entendendo como uma rede neural natural dentro do cérebro funciona e traçando um paralelo entre elas. Neurônios são o componente fundamental do cérebro humano e são responsáveis por aprender e reter conhecimento e informação como conhecemos. Você pode considerá-los a unidade de processamento no cérebro. Eles recebem os dados sensoriais como entrada, processam e fornecem os dados de saída usados por outros neurônios. A informação é processada e passada até que um resultado decisivo seja alcançado.

Quanto mais a máquina "aprende", mais precisa ela se torna. A frase "redes neurais artificiais" foi criada em 1943 por Warren McCulloch e Walter Pitts. Redes neurais artificiais são um aspecto crucial do campo em rápido crescimento da ciência de dados, onde o processamento de conjuntos de dados massivos permite que computadores façam classificações e previsões para desenvolver insights de negócios em projetos de mineração de dados.

Existem várias categorias de produtos no site da G2 que usam ANNs, incluindo, mas não se limitando a software de Análise de Texto, plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina, software de Operacionalização de IA & Aprendizado de Máquina (MLOps), software de Reconhecimento de Imagem, software de Reconhecimento de Voz, e software de Rede Neural Artificial. Além de plataformas dedicadas especificamente a redes neurais artificiais, muitas soluções também incorporam redes neurais artificiais na funcionalidade geral da ferramenta. Por exemplo, software de transcrição médica converte palavras em texto, e software de inteligência de talentos ajuda profissionais de RH a descobrir candidatos potenciais durante o processo de recrutamento.

Software de Redes Neurais Artificiais

Software que menciona redes neurais artificiais como recurso ou termo.

Keras

Google Cloud Speech-to-Text

OpenCV

MATLAB

Tipos de redes neurais artificiais

Existem muitas redes neurais artificiais, algumas das quais estão em uma fase de pesquisa rudimentar, e outras estão ativas em produtos de software. Os dois principais tipos são:

• Redes neurais convolucionais (CNNs): CNNs extraem características diretamente dos dados, como imagens, eliminando a necessidade de extração manual de características. A extração manual de características exigiria que o cientista de dados entrasse e determinasse os vários componentes e aspectos dos dados. Com esta tecnologia, a rede neural determina isso por si mesma. Nenhuma das características é pré-treinada; em vez disso, elas são aprendidas pela rede quando ela treina no conjunto de imagens fornecido. Esta característica de extração automática de características torna os modelos de aprendizado profundo altamente eficazes para classificação de objetos e outras aplicações de visão computacional.

• Redes neurais recorrentes (RNNs): Uma rede neural recorrente é uma rede neural artificial que usa dados sequenciais ou de séries temporais. Esses algoritmos de aprendizado profundo são comumente usados para problemas ordinais ou temporais, como tradução de idiomas, processamento de linguagem natural (NLP), reconhecimento de fala e legendagem de imagens.

Benefícios das redes neurais artificiais

O crescimento explosivo dos big data tornou a IA em geral e as redes neurais artificiais em específico viáveis. Abaixo estão alguns dos principais benefícios:

• Permite que as empresas permaneçam ágeis e se adaptem às mudanças do mercado: Algoritmos de ML permitem o processamento virtualmente ilimitado de dados, o que é útil quando decisões de negócios precisam ser tomadas em resposta a mudanças e previsões de mercado. Um exemplo disso poderia ser preparar melhor as cadeias de suprimentos globais quando certas regiões geográficas de negócios são mais impactadas pelas mudanças climáticas.

• Melhora a logística e o funcionamento dos negócios: Esta tecnologia pode ajudar profissionais de logística a prever a demanda do consumidor, avaliar níveis de estoque e tomar decisões estratégicas de inventário.

• Oferece análise robusta de usuários para marketing e segmentação: Algoritmos também podem ajudar a medir o sucesso de campanhas de marketing para criar recomendações de otimização. Além disso, a análise em massa de dados de consumidores pode ajudar a desenvolver perfis de segmentação mais perspicazes.

• Auxilia na imagem médica e diagnóstico: O campo da bioinformática usa ciência de dados e redes neurais artificiais para ajudar na imagem médica e diagnóstico, bem como prever o risco de doenças futuras, como o câncer.

Redes neurais artificiais vs. processamento de linguagem natural vs. aprendizado de máquina vs. aprendizado profundo

Aprendizado de máquina é às vezes usado de forma intercambiável com aprendizado profundo e está associado a redes neurais e processamento de linguagem natural. No entanto, é importante destacar as principais distinções entre esses conceitos. 

Como mencionado acima, aprendizado de máquina é um ramo da inteligência artificial e da ciência da computação. Processamento de linguagem natural é uma disciplina dentro do ML que se concentra em ajudar a IA a aprender a linguagem natural dos humanos, tanto falada quanto escrita. Este campo do ML é o que ajuda a executar chatbots e assistentes como Alexa e Siri e é amplamente construído sobre redes neurais artificiais.

Redes neurais são classes de algoritmos de ML modelados no cérebro humano. Com redes neurais, a informação se move através de algoritmos como impulsos elétricos através do cérebro. Finalmente, aprendizado profundo é uma rede neural com muitas camadas, e cada camada determina o "peso" de cada ligação na rede.