Rede neural (NN)

Uma rede neuronal (RN) é um modelo computacional inspirado na rede interligada de neurónios do cérebro humano. Estas redes são concebidas para reconhecer padrões e relações nos dados, permitindo-lhes aprender com exemplos e fazer previsões ou tomar decisões. As redes neuronais são um componente central da aprendizagem profunda e revolucionaram vários campos, incluindo a visão computacional, o processamento de linguagem natural e muitos outros. São excelentes em tarefas que envolvem dados complexos e não estruturados, o que as torna inestimáveis para resolver problemas que são difíceis ou impossíveis de resolver com métodos de programação tradicionais.

Estrutura de uma rede neural

As redes neuronais são compostas por camadas de nós interligados, ou "neurónios", organizados numa arquitetura específica. Uma rede neural típica consiste em:

• Camada de entrada: Esta camada recebe os dados iniciais, que podem ser imagens, texto ou qualquer outra forma de entrada. Cada neurónio na camada de entrada representa uma caraterística dos dados.
• Camadas ocultas: Essas camadas processam os dados de entrada por meio de conexões ponderadas. Cada neurônio de uma camada oculta aplica uma função de ativação à soma ponderada de suas entradas, introduzindo uma não-linearidade que permite à rede aprender padrões complexos. As redes neurais podem ter várias camadas ocultas, sendo que as redes mais profundas são capazes de aprender representações mais complexas.
• Camada de saída: Esta camada produz a saída final da rede, como um rótulo de classificação ou um valor previsto. O número de neurônios na camada de saída depende da tarefa específica que a rede foi projetada para executar.

Como as redes neurais aprendem

As redes neuronais aprendem através de um processo denominado treino, em que ajustam os pesos das ligações entre os neurónios com base nos dados de entrada e no resultado pretendido. Este processo envolve:

• Propagação direta: Os dados de entrada são passados pela rede, camada por camada, até chegar à camada de saída. Cada neurónio aplica a sua função de ativação à soma ponderada das suas entradas, produzindo uma saída que é passada para a camada seguinte.
• Função de perda: A saída da rede é comparada com a saída desejada usando uma função de perda, que mede o erro ou a discrepância entre os valores previstos e reais.
• Retropropagação: O erro é propagado de volta pela rede, e os pesos são ajustados para minimizar a perda. Esse processo usa algoritmos de otimização, como gradiente desc endente ou Adam, para atualizar os pesos iterativamente. Saiba mais sobre retropropagação.
• Épocas: O processo de treinamento é repetido por várias épocas, em que cada época envolve a passagem de todo o conjunto de dados de treinamento pela rede. A rede continua a aprender e a melhorar seu desempenho a cada época. Saiba mais sobre épocas.

Tipos de redes neurais

Existem vários tipos de redes neuronais concebidas para tarefas específicas:

• Redes neurais convolucionais (CNNs): Especializadas no processamento de dados em forma de grelha, como imagens. As CNNs utilizam camadas convolucionais para detetar padrões locais e são amplamente utilizadas em aplicações de visão computacional. Saiba mais sobre as CNNs.
• Redes Neuronais Recorrentes (RNNs): Concebidas para processar dados sequenciais, como texto ou séries temporais. As RNNs têm conexões de feedback que lhes permitem manter uma "memória" de entradas anteriores, tornando-as adequadas para tarefas como modelagem de linguagem e tradução automática. Sabe mais sobre RNNs.
• Redes Adversariais Generativas (GANs): Consiste em duas redes, uma geradora e uma discriminadora, que são treinadas juntas em um ambiente competitivo. As GANs são usadas para gerar novas instâncias de dados que se assemelham aos dados de treinamento, com aplicações na geração de imagens, transferência de estilo e aumento de dados. Saiba mais sobre os GANs.

Aplicações no mundo real

As redes neuronais têm uma vasta gama de aplicações em vários sectores:

• Cuidados de saúde: As redes neuronais são utilizadas para a análise de imagens médicas, como a deteção de tumores em exames cerebrais, a previsão de resultados de pacientes e a assistência na descoberta de medicamentos. Explora como a IA está a transformar a radiologia.
• Veículos autónomos: Os carros autónomos dependem de redes neurais para processar dados de vários sensores, permitindo-lhes perceber o seu ambiente, tomar decisões e navegar em segurança. Saiba mais sobre a IA de visão na condução autónoma.
• Finanças: As redes neuronais são utilizadas para a deteção de fraudes, negociação algorítmica, avaliação de riscos e automatização do serviço ao cliente.
• Retalho: As aplicações incluem recomendações personalizadas, gestão de inventário e análise do comportamento do cliente.

Relação com outros conceitos

As redes neuronais são um subconjunto da aprendizagem automática e um componente essencial da aprendizagem profunda. Embora a aprendizagem automática englobe uma gama mais vasta de algoritmos e técnicas, a aprendizagem profunda refere-se especificamente à utilização de redes neuronais profundas com várias camadas ocultas. As redes neuronais diferem de outros algoritmos de aprendizagem automática, como as máquinas de vectores de suporte (SVM) ou as árvores de decisão, pela sua capacidade de aprender representações hierárquicas de dados e de lidar com relações complexas e não lineares.

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