A Inteligência Artificial (IA) foi originalmente pensada como um sonho distante, uma tecnologia para o futuro, mas isso não é mais o caso.
O que antes era um tópico de pesquisa agora está explodindo no mundo real. A IA agora é encontrada em vários lugares, incluindo seu local de trabalho, escola, bancos, hospitais e até mesmo seu telefone.
Eles são os olhos de veículos autônomos, as vozes de Siri e Alexa, as mentes por trás da previsão do tempo, as mãos por trás da cirurgia assistida por robótica e muito mais.
inteligência artificial (AI) está se tornando uma característica comum da vida moderna. Nos últimos anos, a IA emergiu como um ator importante em uma ampla gama de tecnologias de TI.
Finalmente, a rede neural é usada pela IA para aprender coisas novas.
Então hoje vamos aprender sobre Redes Neurais, como elas funcionam, seus tipos, aplicações e muito mais.
O que é rede neural?
In aprendizado de máquina, uma rede neural é uma rede de neurônios artificiais programada por software. Ele tenta imitar o cérebro humano por ter várias camadas de “neurônios”, que são semelhantes aos neurônios em nosso cérebro.
A primeira camada de neurônios aceitará fotos, vídeo, som, texto e outras entradas. Esses dados fluem por todos os níveis, com a saída de uma camada fluindo para a próxima. Isso é fundamental para as tarefas mais difíceis, como processamento de linguagem natural para aprendizado de máquina.
No entanto, em outros casos, é preferível buscar a compressão do sistema para reduzir o tamanho do modelo, mantendo a precisão e a eficiência. A remoção de uma rede neural é um método de compactação que inclui a remoção de pesos de um modelo aprendido. Considere uma rede neural de inteligência artificial que foi treinada para distinguir pessoas de animais.
A imagem será dividida em partes claras e escuras pela primeira camada de neurônios. Esses dados serão passados para a camada seguinte, que determinará onde estão as arestas.
A próxima camada tentará reconhecer as formas que a combinação das arestas gerou. De acordo com os dados em que foi treinado, os dados passarão por várias camadas de maneira semelhante para determinar se a imagem apresentada é de um humano ou de um animal.
Quando os dados são fornecidos a uma rede neural, ela começa a processá-los. Depois disso, os dados são processados através de seus níveis para obter o resultado desejado. Uma rede neural é uma máquina que aprende com a entrada estruturada e exibe os resultados. Existem três tipos de aprendizagem que podem ocorrer em redes neurais:
- Aprendizado Supervisionado – Entradas e saídas são dadas aos algoritmos usando dados rotulados. Depois de serem ensinados a analisar dados, eles prevêem o resultado pretendido.
- Aprendizado não supervisionado – Uma RNA aprende sem a ajuda de um ser humano. Não há dados rotulados e a saída é decidida pelos padrões encontrados nos dados de saída.
- Aprendizagem por Reforço é quando uma rede aprende com o feedback que recebe.
Como funcionam as redes neurais?
Neurônios artificiais são usados em redes neurais, que são sistemas sofisticados. Os neurônios artificiais, também conhecidos como perceptrons, são compostos pelos seguintes componentes:
- Entrada
- Peso
- Viés
- Função de Ativação
- saída
As camadas de neurônios que compõem as redes neurais. Uma rede neural consiste em três camadas:
- Camada de entrada
- Camada oculta
- Camada de saída
Os dados na forma de um valor numérico são enviados para a camada de entrada. As camadas ocultas da rede são as que fazem mais cálculos. A camada de saída, por último, mas não menos importante, prevê o resultado. Os neurônios dominam uns aos outros em uma rede neural. Neurônios são usados para construir cada camada. Os dados são roteados para a camada oculta depois que a camada de entrada os recebe.
Os pesos são aplicados a cada entrada. Dentro das camadas ocultas de uma rede neural, o peso é um valor que traduz os dados recebidos. Os pesos funcionam multiplicando os dados de entrada pelo valor do peso na camada de entrada.
Em seguida, ele inicia o valor da primeira camada oculta. Os dados de entrada são transformados e passados para a outra camada através das camadas ocultas. A camada de saída é responsável por gerar o resultado final. As entradas e os pesos são multiplicados e o resultado é entregue aos neurônios da camada oculta como uma soma. Cada neurônio recebe um viés. Para calcular o total, cada neurônio soma as entradas que recebe.
Depois disso, o valor passa pela função de ativação. O resultado da função de ativação determina se um neurônio é ou não ativado. Quando um neurônio está ativo, ele envia informações para as outras camadas. Os dados são criados na rede até que o neurônio alcance a camada de saída usando este método. Propagação para frente é outro termo para isso.
A técnica de alimentar dados em um nó de entrada e obter a saída através de um nó de saída é conhecida como propagação feed-forward. Quando os dados de entrada são aceitos pela camada oculta, ocorre a propagação feed-forward. Ele é processado de acordo com a função de ativação e depois passado para a saída.
O resultado é projetado pelo neurônio na camada de saída com maior probabilidade. A retropropagação ocorre quando a saída está incorreta. Os pesos são inicializados para cada entrada durante a criação de uma rede neural. Backpropagation é o processo de reajustar os pesos de cada entrada para reduzir erros e fornecer uma saída mais precisa.
Tipos de rede neural
1. Perceptron
O modelo perceptron de Minsky-Papert é um dos modelos de neurônios mais simples e mais antigos. É a menor unidade de uma rede neural que realiza determinados cálculos para descobrir características ou inteligência de negócios nos dados recebidos. Leva entradas ponderadas e aplica a função de ativação para obter o resultado final. TLU (unidade lógica de limiar) é outro nome para perceptron.
Perceptron é um classificador binário que é um sistema de aprendizado supervisionado que divide os dados em dois grupos. Portões lógicos como AND, OR e NAND podem ser implementados com perceptrons.
2. Rede Neural Feed-Forward
A versão mais básica das redes neurais, na qual os dados de entrada fluem exclusivamente em uma direção, passam por nós neurais artificiais e saem pelos nós de saída. As camadas de entrada e saída estão presentes em locais onde as camadas ocultas podem ou não estar presentes. Eles podem ser caracterizados como uma rede neural feed-forward de camada única ou multicamada com base nisso.
O número de camadas usadas é determinado pela complexidade da função. Ele só se propaga em uma direção e não se propaga para trás. Aqui, os pesos permanecem constantes. As entradas são multiplicadas por pesos para alimentar uma função de ativação. Uma função de ativação de classificação ou uma função de ativação de etapa é utilizada para fazer isso.
3. Perceptron multicamadas
Uma introdução ao sofisticado redes neurais, em que os dados de entrada são roteados através de muitas camadas de neurônios artificiais. É uma rede neural completamente vinculada, pois cada nó está conectado a todos os neurônios da camada seguinte. Múltiplas camadas ocultas, ou seja, pelo menos três ou mais camadas, estão presentes nas camadas de entrada e saída.
Possui propagação bidirecional, o que significa que pode se propagar tanto para frente quanto para trás. As entradas são multiplicadas pelos pesos e enviadas para a função de ativação, onde são alteradas via retropropagação para minimizar a perda.
Os pesos são valores aprendidos por máquina de Redes Neurais, para simplificar. Dependendo da disparidade entre as saídas esperadas e as entradas de treinamento, elas se autoajustam. Softmax é usado como uma função de ativação da camada de saída após as funções de ativação não lineares.
4. Rede Neural Convolucional
Em contraste com a matriz bidimensional tradicional, uma rede neural de convolução tem uma configuração tridimensional de neurônios. A primeira camada é conhecida como camada convolucional. Cada neurônio na camada convolucional processa apenas informações de uma porção limitada do campo visual. Como um filtro, os recursos de entrada são obtidos no modo de lote.
A rede entende as imagens em seções e pode executar essas ações várias vezes para concluir todo o processamento da imagem.
A imagem é convertida de RGB ou HSI para escala de cinza durante o processamento. Outras variações no valor do pixel ajudarão na detecção de bordas, e as imagens podem ser classificadas em vários grupos. A propagação unidirecional ocorre quando uma CNN contém uma ou mais camadas convolucionais seguidas de agrupamento, e a propagação bidirecional ocorre quando a saída da camada de convolução é enviada para uma rede neural totalmente conectada para classificação de imagens.
Para extrair certos elementos de uma imagem, são utilizados filtros. No MLP, as entradas são ponderadas e fornecidas na função de ativação. RELU é usado em convolução, enquanto MLP emprega uma função de ativação não linear seguida de softmax. Em reconhecimento de imagem e vídeo, análise semântica e detecção de paráfrase, as redes neurais convolucionais produzem excelentes resultados.
5. Rede de polarização radial
Um vetor de entrada é seguido por uma camada de neurônios RBF e uma camada de saída com um nó para cada categoria em uma Rede de Função de Base Radial. A entrada é classificada comparando-a com os pontos de dados do conjunto de treinamento, onde cada neurônio mantém um protótipo. Este é um dos exemplos do conjunto de treinamento.
Cada neurônio calcula a distância euclidiana entre a entrada e seu protótipo quando um novo vetor de entrada [o vetor n-dimensional que você está tentando categorizar] precisa ser classificado. Se tivermos duas classes, Classe A e Classe B, a nova entrada a ser categorizada é mais semelhante aos protótipos da classe A do que aos protótipos da classe B.
Como resultado, pode ser rotulado ou categorizado como classe A.
6. Rede Neural Recorrente
As Redes Neurais Recorrentes são projetadas para salvar a saída de uma camada e, em seguida, alimentá-la de volta na entrada para ajudar a prever o resultado da camada. Um feed-forward rede neural é geralmente a camada inicial, seguida por uma camada de rede neural recorrente, onde uma função de memória lembra parte da informação que tinha no passo de tempo anterior.
Este cenário usa propagação direta. Ele salva dados que serão necessários no futuro. Caso a previsão esteja incorreta, a taxa de aprendizado é usada para fazer pequenos ajustes. Como resultado, à medida que a retropropagação progride, ela se tornará cada vez mais precisa.
Aplicações
As redes neurais são usadas para lidar com problemas de dados em várias disciplinas; Alguns exemplos são mostrados abaixo.
- Reconhecimento Facial – Soluções de Reconhecimento Facial servem como sistemas de vigilância eficazes. Os sistemas de reconhecimento relacionam fotos digitais a rostos humanos. Eles são usados em escritórios para entrada seletiva. Assim, os sistemas verificam um rosto humano e o comparam a uma lista de IDs armazenada em seu banco de dados.
- Previsão de Ações – Os investimentos estão expostos a riscos de mercado. É praticamente difícil prever desenvolvimentos futuros no mercado de ações extremamente volátil. Antes das redes neurais, as fases de alta e baixa em constante mudança eram imprevisíveis. Mas, o que mudou tudo? Claro, estamos falando de redes neurais… Um Multilayer Perceptron MLP (um tipo de sistema de inteligência artificial feedforward) é usado para criar uma previsão de ações bem-sucedida em tempo real.
- Redes sociais – Por mais brega que possa parecer, a mídia social mudou o caminho mundano da existência. O comportamento dos usuários de mídias sociais é estudado usando Redes Neurais Artificiais. Para análise competitiva, os dados fornecidos diariamente por meio de interações virtuais são empilhados e examinados. As ações dos usuários de mídia social são replicadas por redes neurais. Os comportamentos dos indivíduos podem ser conectados aos padrões de gastos das pessoas quando os dados são analisados por meio de redes de mídia social. Os dados de aplicativos de mídia social são extraídos usando o Multilayer Perceptron ANN.
- Saúde – Indivíduos no mundo de hoje estão fazendo uso dos benefícios da tecnologia no setor de saúde. No setor de saúde, as Redes Neurais Convolucionais são usadas para detecção de raios-X, tomografia computadorizada e ultra-som. Os dados de imagem médica recebidos dos exames mencionados são avaliados e avaliados usando modelos de redes neurais, pois a CNN é usada no processamento de imagens. No desenvolvimento de sistemas de reconhecimento de voz, a rede neural recorrente (RNN) também é utilizada.
- Boletim Meteorológico – Antes da implantação da inteligência artificial, as projeções do departamento de meteorologia nunca eram precisas. A previsão do tempo é feita em grande parte para prever as condições climáticas que ocorrerão no futuro. As previsões meteorológicas estão sendo utilizadas para antecipar a probabilidade de desastres naturais no período moderno. A previsão do tempo é feita usando perceptron multicamada (MLP), redes neurais convolucionais (CNN) e redes neurais recorrentes (RNN).
- Defesa – Logística, análise de assalto armado e localização de itens empregam redes neurais. Eles também são empregados em patrulhas aéreas e marítimas, bem como para gerenciar drones autônomos. A inteligência artificial está dando à indústria de defesa o impulso necessário para ampliar sua tecnologia. Para detectar a existência de minas submarinas, são utilizadas as Redes Neurais Convolucionais (CNN).
Vantagens
- Mesmo que alguns neurônios em uma rede neural não estejam funcionando corretamente, as redes neurais ainda gerarão saídas.
- As redes neurais têm a capacidade de aprender em tempo real e se adaptar às suas configurações em mudança.
- As redes neurais podem aprender a fazer uma variedade de tarefas. Para fornecer o resultado correto com base nos dados fornecidos.
- As redes neurais têm a força e a capacidade de lidar com várias tarefas ao mesmo tempo.
Desvantagens
- As redes neurais são usadas para resolver problemas. Ele não divulga a explicação por trás do “por que e como” fez os julgamentos que fez devido à complexidade das redes. Como resultado, a confiança na rede pode ser corroída.
- Os componentes de uma rede neural são interdependentes uns dos outros. Ou seja, as redes neurais exigem (ou são extremamente dependentes) de computadores com poder computacional suficiente.
- Um processo de rede neural não tem uma regra específica (ou regra prática). Em uma técnica de tentativa e erro, uma estrutura de rede correta é estabelecida pela tentativa da rede ótima. É um procedimento que requer muitos ajustes.
Conclusão
O campo de redes neurais está se expandindo rapidamente. É fundamental aprender e compreender os conceitos deste setor para poder lidar com eles.
Os muitos tipos de redes neurais foram abordados neste artigo. Você pode usar redes neurais para resolver problemas de dados em outros campos se aprender mais sobre essa disciplina.
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