O que é uma rede neural?

As redes neurais são um subconjunto do machine learning que visa imitar a estrutura e a funcionalidade de um cérebro biológico. Também conhecidas como redes neurais artificiais (RNAs), as redes neurais consistem em nós interconectados, ou neurônios artificiais, estruturados em camadas com conexões ponderadas que transmitem e processam dados. As redes neurais com múltiplas camadas formam a base dos algoritmos de aprendizado profundo.

As redes neurais são projetadas para aprender padrões e relações a partir de dados de treinamento, adaptar-se e melhorar continuamente, e aplicar esse aprendizado para fazer previsões ou tomar decisões. Sua capacidade de extrair informações significativas de dados complexos para resolver problemas as diferencia dos algoritmos tradicionais.

As redes neurais funcionam por meio de um processo chamado propagação direta. Por meio de uma arquitetura inspirada no cérebro humano, os dados de entrada passam pela rede, camada por camada, para produzir um resultado. Dentro das redes neurais existem camadas de nós, que são conjuntos de entradas, pesos e funções definidos. Cada neurônio em uma camada recebe entradas da camada anterior, aplica um peso a cada entrada e passa a soma ponderada por uma função de ativação. A saída da função de ativação torna-se a entrada da próxima camada.

Durante o treinamento, a rede ajusta os pesos para minimizar a diferença entre os resultados previstos e os reais. Esse processo, conhecido como retropropagação, utiliza algoritmos de otimização para atualizar os pesos e melhorar o desempenho da rede. O processo de tentativa e erro permite à rede aprender com seus erros e aumentar a precisão ao longo do tempo. Por fim, a rede neural pode fazer previsões com precisão sobre dados que nunca encontrou antes.

Uma rede neural básica consiste em neurônios interconectados em três camadas:

• Camada de entrada. As informações entram em uma rede neural provenientes da camada de entrada; os nós de entrada processam e analisam os dados e os passam para a próxima camada.
• Camada oculta. Pegando a entrada de uma camada de entrada ou de outras camadas ocultas, as camadas ocultas analisam a saída da camada anterior, processam-na e passam-na para a próxima camada.
• Camada de saída. A camada de saída produz o resultado final e pode ter um ou vários nós.

Redes maiores de aprendizado profundo têm muitas camadas ocultas com milhões de neurônios interconectados.

Diferentes tipos de redes neurais são projetados para resolver problemas específicos. Eles geralmente são classificados pela forma como os dados fluem do nó de entrada para o nó de saída. Alguns dos tipos mais comuns de redes neurais são:

• Redes neurais feedforward
  Sendo a variante mais simples, essas redes consistem em camadas de entrada, ocultas e de saída. A informação flui em apenas uma direção – do nó de entrada para o nó de saída. As redes neurais feedforward usam um processo de feedback para melhorar as previsões ao longo do tempo e são frequentemente empregadas em tarefas como classificação e regressão e em tecnologias como visão computacional, processamento de linguagem natural (PLN) e reconhecimento facial.
• Redes neurais convolucionais (CNNs, pelas iniciais em inglês)
  As CNNs são particularmente úteis para reconhecimento, classificação e análise de imagens e vídeos. Contam com uma infinidade de camadas convolucionais que atuam como filtros para detectar padrões locais e estruturas hierárquicas nos dados.
• Redes neurais deconvolucionais (DNNs)
  Largamente utilizadas na síntese e análise de imagens, as redes neurais deconvolucionais funcionam usando um processo de CNN ao contrário. São capazes de detectar recursos ou sinais perdidos que podem ter sido originalmente considerados sem importância por uma CNN.
• Redes neurais recorrentes (RNNs)
  Sendo redes neurais mais complexas, as RNNs são projetadas para processamento sequencial de dados e costumam ser aproveitadas com o uso de dados de séries temporais para fazer previsões sobre resultados futuros. Têm conexões de feedback que permitem que as informações fluam em loops, possibilitando a retenção da memória de entradas anteriores e o processamento de sequências de comprimento variável. O sistema de autoaprendizagem é frequentemente usado em previsões do mercado de ações, projeções de vendas e conversões de texto em fala.
• Redes de memória de longo e curto prazo (LSTMs)
  As redes LSTM são um tipo especializado de RNN que lida de forma eficaz com dependências de longo prazo em dados sequenciais. Elas atenuam o problema do gradiente de desaparecimento associado às RNNs tradicionais adicionando uma célula de memória que pode armazenar informações por períodos mais longos. As LSTMs são frequentemente implantadas para reconhecimento de gestos e fala e previsão de texto.

As redes neurais são importantes porque permitem que as máquinas resolvam problemas do mundo real e tomem decisões inteligentes com intervenção humana limitada. Sua capacidade de lidar com dados não estruturados complexos, responder a perguntas e fazer previsões precisas fez com que se tornassem uma ferramenta essencial em muitos domínios e setores. As redes neurais estão causando um impacto poderoso nas mais variadas áreas — desde chatbots e veículos autônomos até ciência, medicina, finanças, agricultura, segurança cibernética e recomendações de produtos

As redes neurais podem generalizar e inferir conexões dentro dos dados, tornando-as inestimáveis para tarefas como compreensão de linguagem natural e análise de sentimentos. Podem processar múltiplas entradas, considerar vários fatores simultaneamente e fornecer resultados que orientam ações ou previsões. Elas também se destacam no reconhecimento de padrões, com a capacidade de identificar relações intrincadas e detectar padrões complexos em grandes conjuntos de dados. Essa funcionalidade é particularmente útil em aplicações como reconhecimento de imagem e fala, no qual as redes neurais podem analisar detalhes no nível do pixel ou recursos acústicos para identificar objetos ou compreender a linguagem falada.

Além disso, as redes neurais oferecem funcionalidades de mapeamento não linear, com as quais os algoritmos tradicionais muitas vezes têm dificuldade. Sua capacidade de capturar e modelar interações complexas entre variáveis as torna ideais para tarefas como análise financeira, modelagem preditiva e controle de sistemas complexos.

O benefício mais óbvio das redes neutras é que elas podem trabalhar de forma mais eficiente e contínua na resolução de problemas do que os humanos (e modelos menos analíticos). Seu alcance é constantemente expandido para novos campos, com problemas cada vez mais difíceis de resolver. Vamos nos aprofundar mais especificamente em seus benefícios de uso final em breve, mas em um nível macro, estes são alguns dos benefícios práticos mais gerais das redes neurais:

• Capacidade de lidar com dados complexos. As redes neurais podem processar e aprender com eficácia a partir de conjuntos de dados enormes e complicados, extraindo insights valiosos que podem não ser aparentes pelos métodos tradicionais. São capazes de tomar decisões sofisticadas, reconhecer padrões e fazer mapeamento não linear.
• Aprendizado e adaptabilidade. As redes neurais podem aprender com os dados e ajustar seus pesos para melhorar o desempenho. Podem se adaptar a mudanças nas condições e fazer previsões precisas mesmo com novos dados.
• Processamento paralelo. As redes neurais podem realizar cálculos em paralelo, permitindo o processamento eficiente de grandes quantidades de dados. Isso agiliza o treinamento e a inferência.
• Robustez frente a ruídos e erros. As redes neurais têm um certo grau de tolerância a dados ruidosos ou incompletos. Isso lhes permite lidar com informações ausentes ou variações nas entradas, tornando-os mais práticos e poderosos em cenários do mundo real.
• Escalabilidade. As redes neurais podem ser ampliadas para lidar com problemas e conjuntos de dados em larga escala. Também podem ser treinados em sistemas de computação distribuída, aproveitando o poder de múltiplos processadores.

Aprendizado profundo, machine learning e redes neurais são termos interconectados, porém distintos. O aprendizado profundo refere-se a um subconjunto de técnicas de machine learning que utilizam redes neurais com múltiplas camadas. As redes neurais são os modelos fundamentais, ou a espinha dorsal, nas redes de aprendizado profundo que aprendem com os dados.

O machine learning abrange uma gama mais ampla de algoritmos e técnicas para treinar modelos para fazer previsões ou tomar decisões.

Os maiores desafios e limitações das redes neurais geralmente estão no processo de treinamento. Treinar uma rede neural profunda requer hardware físico, mão de obra, expertise e muito tempo valioso. Além disso, há alguns desafios e limitações comuns, como os seguintes:

• Gradientes que desaparecem ou explodem. As redes neurais profundas podem encontrar dificuldades na propagação de gradientes durante a retropropagação, resultando no problema do desaparecimento ou explosão do gradiente.
• Necessidade de dados rotulados. As redes neurais normalmente exigem dados de treinamento rotulados, cuja aquisição pode ser demorada e cara, especialmente em domínios com disponibilidade limitada de dados rotulados.
• Interpretabilidade e transparência. As redes neurais são frequentemente chamadas de “caixas pretas” devido à sua natureza complexa e não linear. Interpretar o processo de tomada de decisão das redes neurais pode ser desafiador, e a incapacidade de explicar como ou por que um resultado foi gerado pode levar à falta de confiança.
• Requisitos de recursos. O treinamento de redes neurais em larga escala com conjuntos de dados gigantescos pode exigir recursos computacionais caros e de alto desempenho.
• Risco de viés nos dados. As suposições feitas durante o treinamento dos algoritmos podem fazer com que as redes neurais amplifiquem preconceitos culturais. Alimentar um algoritmo com conjuntos de dados que não são neutros invariavelmente o levará a propagar preconceitos.

As redes neurais foram largamente adotadas em diversos setores e campos. Elas contribuem para tudo: desde diagnósticos médicos e proteção contra fraudes até previsão de demanda de energia, identificação de compostos químicos e até mesmo a rota que seu motorista de entrega segue. Estão são apenas alguns exemplos de uma lista cada vez maior de casos de uso:

• Reconhecimento de padrões complexos
  Em um nível geral, as redes neurais são excelentes no reconhecimento de padrões e na extração de informações e insights significativos de conjuntos de dados gigantescos. Isso é particularmente relevante em áreas como a genômica, na qual as redes neurais podem analisar grandes quantidades de dados genéticos para identificar marcadores de doenças e desenvolver tratamentos direcionados.
• Reconhecimento de imagem e fala
  As redes neurais estão revolucionando as aplicações de reconhecimento de imagem e fala, possibilitando classificação de imagens de última geração, detecção de objetos, conversão de fala em texto e assistentes de voz. Da moderação de conteúdo e reconhecimento facial à legendagem precisa de vídeos, grande parte do mundo se beneficia das redes neurais todos os dias.
• Processamento de linguagem natural
  As redes neurais desempenham um papel vital nas tarefas de processamento de linguagem natural, incluindo análise de sentimentos, tradução automática, chatbots e geração de texto. Elas permitem que as empresas extraiam inteligência útil da análise instantânea de documentos longos e emails, comentários de usuários e interações nas redes sociais.
• Veículos autônomos
  As redes neurais são um componente essencial nos veículos autônomos ao possibilitar a detecção de objetos, a detecção de faixas e a tomada de decisões em tempo real. Elas fornecem a visão computacional que permite aos veículos perceber o que está à sua volta e reconhecer tudo, desde sinais de trânsito até pessoas.
• Aplicações de saúde
  As redes neurais fizeram contribuições significativas para a saúde, incluindo diagnóstico de doenças, descoberta de medicamentos, medicina personalizada e análise de imagens médicas.
• Sistemas de recomendação
  As redes neurais melhoram os sistemas de recomendação, fornecendo sugestões personalizadas de produtos, filmes, músicas e muito mais. Elas analisam o comportamento e as preferências do usuário para oferecer recomendações relevantes. Podem também ajudar a criar marketing segmentado por meio de filtragem de redes sociais e análise comportamental do usuário (UBA, pelas iniciais em inglês).
• Análise financeira
  As redes neurais são usadas no setor financeiro para aplicações como detecção de fraudes, projeção de mercado, modelagem de avaliação de risco, derivativos de preços, classificação de títulos, pontuação de crédito e negociação algorítmica. Elas podem capturar padrões indescritíveis em dados financeiros.
• Manufatura e controle de qualidade
  As redes neurais são usadas para detecção de anomalia, manutenção preditiva, controle de qualidade e otimização em processos de fabricação.

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