Uma rede neural, também conhecida como rede neural artificial, é um tipo de algoritmo de aprendizagem automática que é inspirado no cérebro biológico.
Michael Taylor
As redes neurais artificiais fazem parte da IA, ou seja, do segmento da inteligência artificial. As redes neurais das máquinas possuem enormes semelhanças com os neurónios biológicos, uma vez que existem camadas de nós interconectados.
Estas redes neurais são treinadas através de dados, para que gerem resultados com precisão. Além disso, são constantemente aperfeiçoadas para que os sistemas se tornem "cada vez mais inteligentes", uma vez que desempenham a função de categorizar cada informação. Vamos saber mais sobre elas?
O que são redes neurais artificiais?
As redes neurais artificiais são modelos de aprendizagem automática (Machine Learning) que possuem semelhanças com o cérebro humano, e fazem parte da inteligência artificial (IA). Os processos executados pelas redes neurais artificiais são bastante parecidos com o funcionamento dos neurónios biológicos.
A partir das redes neurais, os dados são processados pelos computadores de forma parecida com o nosso cérebro. Desta forma, as redes neurais detetam fenómenos, analisam as possibilidades e tiram as suas próprias conclusões.
As redes neurais fazem parte de Machine Learning, e ajudam no processo de "aprendizagem profunda" da máquina.
Na rede neural, os nós ficam interconectados em camadas, o que se assemelha à "estrutura" do cérebro humano.
Para que funcionem de forma eficiente, as redes neurais apresentam um sistema adaptativo. Através desse sistema, as máquinas aprendem quando erram, e procuram aperfeiçoar o processo.
São, desta forma, eficientes na resolução de problemas complexos.
As redes neurais permitem que os computadores tomem decisões inteligentes. São formadas por camadas de nós interconectados, também chamados pelos especialistas como "neurónios artificiais".
Estas apresentam a seguinte estrutura:
1 camada de entrada ➡️
1 ou mais camadas ocultas ➡️
1 camada de saída
Estes nós são conectados uns com os outros e apresentam as suas próprias características. Por isso, para que as redes neurais apresentem precisão, precisam de ser treinadas a partir de dados.
Após o ajuste necessário, as redes neurais desempenham uma tarefa importante no universo da inteligência artificial. Isto porque é que com a sua utilização que os dados são classificados e agrupados com bastante eficiência.
Como funcionam as redes neurais?
O funcionamento da rede neural baseia-se no funcionamento do cérebro humano. Isto significa que a arquitetura da rede neural é semelhante à nossa. No nosso cérebro, o processamento de informação ocorre através do envio de sinais elétricos pela rede de neurónios interconectados.
A rede neural funciona da mesma forma: é composta por neurónios artificiais interconectados que processam as informações. Esses neurónios artificiais são módulos de software, e as redes neurais artificiais são algoritmos de software ou programas, que funcionam a partir de sistemas de computação.
Tal como em qualquer outro software, as redes neurais precisam ser de treinadas para que executem tarefas específicas. Essa aprendizagem dá-se pelo processamento de um grande volume de dados, sejam rotulados ou não rotulados. Desta forma, os dados são processados com maior eficiência e precisão.
Para que os modelos matemáticos sejam treinados e testados, é necessária a existência de um código fonte. É com o código fonte que se transforma a teoria em aplicações reais.
Um dos tipos de treinos mais utilizados é a "aprendizagem supervisionada", em que um grande volume de dados rotulados é fornecido para a rede neural, com a partilha da resposta correta de forma antecipada.
Com esse conjunto de dados, a rede neural adquire conhecimento sobre o assunto específico, e é treinada continuamente até que os resultados gerados sejam eficientes.
Arquitetura de rede neural simples
Como mencionamos anteriormente, a rede neural simples (ou básica) é formada por interconexão de neurónios artificiais em três camadas:
camada entrada
camada oculta
camada saída
Camada de entrada
A camada de entrada é por onde as informações e os dados "entram" na rede neural. Os nós, que são parte estrutural, realizam o processamento, a análise e a categorização dos dados, ao enviá-los para a camada oculta.
Camada oculta
Esta camada analisa, processa e envia os dados recebidos da camada de entrada ou de outra oculta. Isto porque as redes neurais artificiais podem conter muitas camadas ocultas. Os dados são enviados para a camada de saída ou para outras ocultas.
Camada de saída
A camada de saída processa todos os dados recebidos e gera o resultado final. Para isso, apresenta um ou vários nós. A camada de saída é a última, uma vez que é a responsável pela entrega do resultado.
Arquitetura neural profunda
A arquitetura neural profunda contém várias camadas ocultas. Estas apresentam milhões de neurónios artificiais interconectados. A interconexão entre os neurónios (ou conexão entre nós) é representada por pesos (que são números).
Na arquitetura da rede neural, os pesos (e valores) são muito importantes.
Se determinados nós tiverem a ação de excitar outro nó, os pesos são representados por um número positivo. Se nós específicos tiverem a ação de reprimir outros nós, os pesos serão representados por um número negativo. Quanto maiores os números desses pesos, maiores serão as influências dos nós sobre outros nós
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Tipos de redes neurais
Existem dois tipos principais de redes neurais:
convolucionais
recorrentes
E cada um deles tem objetivos diferentes.
Redes neurais convolucionais (CNNs)
As redes neurais convolucionais, as CNNs, processam dados em forma de grade. Para que isso ocorra, as redes usam camadas convolucionais. Estas utilizam filtros sobre a imagem com o objetivo de identificar determinadas características, como formas e texturas.
Estas redes neurais usam uma base matemática para executar os seus processos: a álgebra linear. As principais operações realizadas são a multiplicação de matrizes e convoluções. Por isso, este tipo de rede neural é aplicada no reconhecimento de imagens, no reconhecimento padrões em documentos visuais e na visão computacional.
Redes neurais recorrentes (RNNs)
As redes neurais recorrentes "trabalham" com dados sequenciais e loops de feedback. Estes loops possibilitam que os outputs de uma etapa do processo exerçam influência sobre os inputs da próxima etapa. Isto permite que as etapas futuras se "lembrem" dos processamentos das etapas anteriores.
As redes neurais recorrentes foram criadas para processar dados sequenciais, porque memorizam informação anterior através de conexões recorrentes
Neste caso, utiliza-se uma sequência de dados, o que permite que as redes neurais recorrentes sejam aplicadas em séries temporais, processamento linguagem natural (PLN) e previsões futuras. Este tipo de rede neural é bastante utilizado para previsões, como previsões do tempo e previsões de vendas. Uma das redes neurais recorrentes mais conhecidas é a rede de Hopfield.
História das redes neurais
O início da história das redes neurais artificiais deu-se a partir de pesquisas realizadas por investigadores da área. Os primeiros pesquisadores foram Pitts e McCulloch, que relacionaram o funcionamento do cérebro humano com a lógica booleana.
Origem das redes neurais
As redes neurais foram criadas a partir da vontade de simular o cérebro humano através de sistemas computacionais. O objetivo foi criar uma máquina capaz de processar informações, tal como acontece nos nossos cérebros.
O primeiro modelo matemático de neurónio artificial foi criado em 1943, pelos investigadores Walter Pitts e Warren McCulloch. Conseguiram criá-lo a partir de somas ponderadas de entradas e função de ativação binária. Este processo deu origem às primeiras redes neurais artificiais!
Evolução das redes neurais
A ideia de criar uma "máquina que pensa" existe desde a Grécia Antiga. Mas foi apenas na década de 40, que se iniciou os estudos que levaram à evolução dos modelos redes neurais. E a sua evolução ao longo das décadas foi lenta:
1943
Walter Pitts e Warren S. McCulloch publicaram o artigo "A logical calculus of the ideas immament is nervous activity".
Esta publicação científica examinou o funcionamento do cérebro humano, com ênfase na conexão entre células cerebrais (ou seja, os neurónios) e a sua produção de padrões complexos. A pesquisa resultou na comparação entre as conexões dos neurónios e a lógica booleana¹.
1958
Frank Rosenblatt criou o perceptron (a rede neural mais antiga da história)
Este investigador publicou um artigo científico sobre o Perceptron, dando continuidade à pesquisa de Pitts e McCulloch. Com esta pesquisa, Frank Rosenblatt conseguiu desenvolver uma máquina capaz de diferenciar as cartas da esquerda e da direita, através de um IBM 704².
1974
Paul Werbos fez uma pesquisa sobre retropopagação e a sua aplicação nas redes neurais na tese de doutoramento
Por mais que vários investigadores tivessem publicado artigos científicos sobre a retropopagação, Werbos foi o primeiro que identificou a possibilidade de aplicação da retropopagação nas redes neurais, aplicando essa pesquisa na sua tese de doutoramento.
1989
Yann Lecun publicou um artigo sobre como a integração das restrições na retropopagação, na arquitetura de rede neural, serve para o treino de algoritmos
A investigação de Lecun levou a que uma rede neural reconhecesse dígitos de códigos postais, que foram partilhados pelo Serviço Postal dos Estados Unidos.
1990
Yann Lecun aplicou redes neurais convolucionais no reconhecimento de dígitos manuscritos
Este projeto de Lecun para reconhecimento de dígitos manuscritos foi um projeto para o processamento de cheques bancários, nos Estados Unidos³.
2006
Geoffrey Hinton aplicou técnicas de pré-treino para redes profundas
Este investigador reacendeu o interesse pelos estudos em Deep Learning.
2014
Ian Goodfellow criou Redes Generativas Adversariais (GANs)
Durante o seu doutoramento na Universidade de Montreal, Ian Goodfellow criou a arquitetura Generative Adversarial Networks (GANs), que transformou a era da IA generativa.
2017
Ashish Vaswani e o seu grupo de investigadores introduziram a arquitetura Transformer
A arquitetura Transformer transformou-se no padrão-outro em NLP, o Processamento de Linguagem Natural.
Esta foi a evolução, ao longo dos anos, das redes neurais. Deu-se principalmente através da publicação de investigações científicas por diversos pesquisadores. Na década de 2020, foram lançados os modelos de linguagem de larga escala: GPT-3, ChatGPT (2022) e outras aplicações de IA. Aliás, o GPT-3, lançado em 2020, foi, considerado na época, a maior rede neural de processamento de linguagem natural
de parâmetros
Além disso, houve a criação de hardwares especializados, como GPUs otimizadas, TPUs e chips neuromórficos, e a expansão das redes multimodais, que integram áudio, imagem, texto e vídeo. É neste momento da expansão das redes neurais que estamos hoje em dia!
Atualmente, a rede neural artificial mais clássica (e básica) é a rede neural artificial Feedforward, que apresenta um fluxo unidirecional da camada de entrada para a camada de saída. Além destas redes neurais mais clássicas, também existem as redes neurais profundas, que são uma evolução das redes Feedforward. Estas chamam a atenção por conter várias camadas ocultas.
E então, gostou conhecer as redes neurais convolucionais e redes neurais recorrentes? Conseguiu perceber como é o seu funcionamento e processo de treino? Se sim, comente, partilhe e aprenda mais sobre linguagem de programação por aqui!
Referências
- MCCULLOCH, Warren S.; PITTS, Walter. A logical calculus of the ideas immament is nervous activity. Bulletin of Mathematical Biophysics (1943) v.5 p.115-113.
- ROSENBLATT, Frank. The perceptron: a probabilistic model for information storage and organization in the brain. Psychological Review (1958) v. 65, n. 6, p. 386-408.
- LECUN, Yann; BOSER, Bernhard; DENKER, Jonh S.; HENDERSON, Donnie; HOWARD, Robert E.; HUBBARD, Wayne; JACKEL, Lawrence D. Backpropagation applied to handwritten zip code recognition. Neural Computation (1989) v.1, n. 4, p. 541-551.
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