Rede neural (NN)

Compreender as redes neuronais

Uma rede neuronal é composta por nós interligados, ou neurónios, organizados em camadas. Normalmente, estas camadas incluem uma camada de entrada, uma ou mais camadas ocultas e uma camada de saída. Cada ligação entre neurónios tem um peso associado, que representa a força da ligação. Os neurônios também têm uma função de ativação que determina se o neurônio deve ser ativado ou não com base na entrada que recebe. A rede aprende ajustando esses pesos por meio de um processo chamado treinamento, geralmente usando algoritmos como gradient descent e backpropagation, para minimizar a diferença entre as previsões da rede e os valores reais.

Os modelos de aprendizagem profunda são redes neurais com várias camadas ocultas, o que lhes permite aprender padrões e representações mais complexos a partir de grandes quantidades de dados. Esta profundidade é o que lhes permite executar tarefas sofisticadas como a deteção de objectos e a segmentação de imagens com elevada precisão. Embora os modelos de aprendizagem automática mais simples possam ter dificuldades com dados não estruturados, como imagens ou texto, as redes neuronais são excelentes na extração automática de caraterísticas relevantes desses dados, o que as torna incrivelmente versáteis.

Aplicações das redes neuronais

As Redes Neuronais são aplicadas num vasto espetro de campos, revolucionando a forma como as máquinas percebem e interagem com o mundo. Eis alguns exemplos:

• Visão computacional: As redes neurais são a espinha dorsal dos sistemas modernos de visão computacional (CV). Ultralytics YOLO Os modelos de visão computacional, por exemplo, aproveitam as Redes Neurais Convolucionais (CNNs) - um tipo especializado de rede neural particularmente eficaz para o processamento de imagens - para alcançar um desempenho de ponta em tarefas como a deteção de objectos em tempo real. Estes modelos podem ser implementados através do Ultralytics HUB para várias aplicações, desde sistemas de segurança a veículos autónomos.
• Processamento de linguagem natural (PNL): As redes neuronais, nomeadamente as redes neuronais recorrentes (RNN) e os transformadores, são cruciais no processamento de linguagem natural (PLN). Permitem aplicações como a tradução automática, a análise de sentimentos e os chatbots. Modelos como o GPT-3 e o BERT, que se baseiam em redes de transformadores, demonstram o poder das redes neurais na compreensão e geração de linguagem humana.

Redes neurais vs. conceitos semelhantes

É importante distinguir as redes neuronais de termos relacionados:

• Redes neurais convolucionais (CNNs): As CNNs são um tipo específico de arquitetura de rede neuronal particularmente adequada para o processamento de dados em grelha, como imagens. Embora todas as CNNs sejam redes neurais, nem todas as redes neurais são CNNs.
• Inteligência Artificial (IA): A IA é um domínio mais vasto que engloba o desenvolvimento de agentes inteligentes. As redes neuronais são uma ferramenta no âmbito da IA, especificamente no subcampo da aprendizagem automática, utilizada para criar sistemas inteligentes.

Em resumo, as Redes Neuronais são ferramentas poderosas que permitem aos computadores aprender com os dados, impulsionando os avanços em inúmeras aplicações de IA. A sua capacidade de modelar relações complexas torna-as indispensáveis em áreas que vão desde a visão por computador ao processamento de linguagem natural, e continuam a evoluir como pedra angular da investigação e desenvolvimento da IA moderna.