Uma década antes da criação do campo de estudo do machine learning, em 1943, surgiram as primeiras redes neurais, quando os pesquisadores Warren McCulloch e Walter Pitts utilizaram cálculos matemáticos para simular o funcionamento dos neurônios biológicos.
Esse estudo serviu de base para que outros pesquisadores conseguissem simular em máquinas o processamento das informações realizadas no cérebro, que é capaz de executar ações em milésimos de segundos, como reconhecer vozes e rostos, recuperar memórias e muito mais.
A falta de investimento causou a interrupção dessas pesquisas. Entretanto, a evolução de tecnologias como a Inteligência Artificial impulsionaram a retomada do estudo de redes neurais na década de 2000. Para que você saiba mais sobre o tema, preparamos este conteúdo que conta com os seguintes tópicos:
- O que são redes neurais artificiais?
- Como funcionam as redes neurais artificiais?
- Quais as diferenças entre redes neurais simples e redes neurais com Deep Learning?
- Exemplo de uso das redes neurais artificiais no desenvolvimento de aplicações!
Boa leitura!
O que são redes neurais artificiais?
Antes de falarmos sobre o que é Rede Neural Artificial – RNA, é importante entender como funcionam os neurônios e o sistema nervoso biológico. Basicamente, o neurônio possui um corpo celular, os dendritos e o axônio.
Os neurônios se comunicam uns com os outros por meio de impulsos elétricos. Para isso, contam com um conjunto de terminais capazes de receber e enviar sinais. Os terminais de entrada são chamados dendritos, enquanto o de saída é chamado de axônio.
A comunicação entre um neurônio e outro é feita por meio da sinapse, que é a região na qual os impulsos elétricos são transmitidos, contando com os neurotransmissores para isso.
Quando os dentritos recebem impulsos elétricos, são capazes de executar determinadas ações. Portanto, caso o neurônio receba o estímulo necessário, outra área é ativada: o axônio, que fará a transmissão dessa requisição para os terminais do axônio. Isso permite a comunicação entre diversos neurônios e a execução das ações solicitadas.
As redes neurais artificiais, portanto, simulam esse mecanismo de comunicação entre os neurônios para realizar o aprendizado de máquina (em inglês, Machine Learning), que é quando o computador é capaz de reconhecer e detectar padrões específicos. O objetivo é simular o funcionamento do cérebro para tomar decisões inteligentes.
Como funcionam as redes neurais artificiais?
De uma maneira geral, o algoritmo de redes neurais artificiais funciona como o neurônio biológico, ou seja, há o recebimento de um estímulo, o processamento de uma função e o retorno de um determinado valor. Confira como elas funcionam, a seguir.
Perceptron
A Rede Neural Artificial Perceptron foi desenvolvida em 1958, por Frank Rosenblatt. Nesse modelo é utilizado um único neurônio artificial. Por isso, é chamado de classificador linear. São introduzidos diversos valores de entrada e cada um é multiplicado por um peso preestabelecido.
A seguir, o valor é adicionado em uma função que calcula a somatória dessas entradas. O resultado da somatória é, então, testado em uma função específica capaz de ativar ou não o neurônio artificial. Ao chegar no ponto de ativação, é produzido um retorno específico.
Multilayer Perceptron
Nesse modelo são utilizados diversos neurônios artificias e várias camadas que se comunicam progressivamente até que um resultado seja gerado. O princípio de funcionamento é semelhante ao anterior, ou seja, a partir da ativação de um neurônio, outros são ativados. Todas as camadas localizadas entre a de entrada e a de saída são chamadas de camadas ocultas.
Backpropagation
Para que um neurônio artificial seja ativado, é preciso que a multiplicação dos valores de entrada pelo peso determinado atinja um determinado valor. O modelo Backpropagation funciona de forma a permitir a correção dos valores de entrada até que seja possível ativar o neurônio. Para isso, as camadas se comunicam nos dois sentidos, sendo que podem existir diversas camadas.
Quais as diferenças entre redes neurais simples e redes neurais com Deep Learning?
O termo Deep Learning significa aprendizado profundo. Na prática, as redes neurais com Deep Learning são aquelas mais complexas, desenvolvidas com inúmeras camadas ocultas e que são capazes de reconhecer padrões e aprender com seus próprios erros, enquanto as simples utilizam apenas uma camada oculta.
Basicamente, as redes neurais profundas são mais difíceis de treinar. Um exemplo é o reconhecimento facial de uma pessoa. Essa funcionalidade envolve um aprendizado de máquina muito mais aprofundado, pois diversos fatores devem ser testados, como verificar a distância entre os olhos, identificar os traços faciais e muito mais.
Exemplo de uso das redes neurais artificiais no desenvolvimento de aplicações!
Para realizar o desenvolvimento de aplicações, é necessário seguir uma série de etapas que são essenciais para garantir a eficiência do processamento. O primeiro passo é fazer a identificação do problema que será solucionado pela rede neural e definir como será a coleta de dados para isso. O objetivo é separar os dados coletados em conjuntos para a realização do treinamento da máquina.
Depois, é preciso escolher o modelo de algoritmo que será utilizado para a resolução do problema. Caso a aplicação seja complexa, será preciso definir o número de camadas necessárias, além de decidir como será a função de ativação do neurônio artificial.
Na etapa seguinte é realizado o treinamento de máquina, no qual são testados o peso de cada entrada, assim como as funções de ativação do neurônio artificial. Nessa fase, os parâmetros devem sofrer adaptações para que possam se ajustar ao comportamento da rede.
É importante dizer que o processo de aprendizado de máquina pode ser realizado de diferentes formas, entre elas:
- aprendizado supervisionado: no qual é executado um determinado estímulo para informar à rede que determinado valor é o esperado ou não;
- aprendizado por reforço: quando há algum estímulo como recompensa ou punição em caso de acertos ou falhas;
- aprendizado não supervisionado: quando não há um estímulo externo para indicar a resposta desejada.
A seguir, é preciso realizar testes para verificar o desempenho da rede, especialmente para identificar situações ainda não previstas que possam impactar o resultado. Por fim, deve ser feita a integração com a aplicação final, que será utilizada pelas pessoas usuárias.
Existem diversas formas de desenvolver os algoritmos de RNA, inclusive, existem frameworks e bibliotecas de código aberto disponíveis na internet. Além disso, ele pode ser desenvolvido em linguagens de programação populares, como Python e Java.
As redes neurais artificiais podem ser utilizadas em diferentes tipos de aplicações, como para fazer a previsão do tempo. Isso porque, ao avaliar e agrupar dados de diferentes instrumentos que medem a velocidade do vento, a temperatura do ambiente e outros valores específicos, a rede é capaz de realizar diversas combinações para concluir a análise climática.
Elas também podem ser utilizadas para a avaliação do cenário econômico, para a medição do desperdício em indústria e, como consequência, permitir uma melhor planejamento e reposição de estoque e em muitas outras situações.
As redes neurais artificiais são essenciais para o desenvolvimento de tecnologias modernas como Machine Learning e Inteligência Artificial. Elas simulam o funcionamento de neurônios biológicos para permitir o aprendizado de máquina e proporcionar a tomada de decisões inteligentes.
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