{"id":570,"date":"2021-10-09T12:49:50","date_gmt":"2021-10-09T12:49:50","guid":{"rendered":"https:\/\/mistial.com\/all-articles-pt-pt\/2021\/uso-e-treinamento-de-redes-neurais\/"},"modified":"2021-10-09T12:49:50","modified_gmt":"2021-10-09T12:49:50","slug":"uso-e-treinamento-de-redes-neurais","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mistial.com\/pt-pt\/inteligencia-artificial-ai\/2021\/uso-e-treinamento-de-redes-neurais\/","title":{"rendered":"Uso e treinamento de redes neurais"},"content":{"rendered":"

As redes neurais s\u00e3o uma das op\u00e7\u00f5es para a representa\u00e7\u00e3o matem\u00e1tica (ou imita\u00e7\u00e3o) da realidade, sua implementa\u00e7\u00e3o de software ou hardware. A estrutura de funcionamento da RNA consiste nos princ\u00edpios de trabalho das unidades estruturais e funcionais do sistema nervoso de um organismo vivo.<\/p>\n

O que \u00e9 uma “rede neural”.<\/strong><\/h2>\n

Se o progresso tecnol\u00f3gico anterior era considerado uma inven\u00e7\u00e3o do setor de fic\u00e7\u00e3o cient\u00edfica, hoje a humanidade est\u00e1 praticamente acostumada ao fato de os carros serem produzidos com piloto autom\u00e1tico, e usando um smartphone \u00e9 poss\u00edvel falar com a intelig\u00eancia artificial. Na \u00faltima d\u00e9cada, essas inova\u00e7\u00f5es tornaram-se dispon\u00edveis gra\u00e7as \u00e0s redes neurais.<\/p>\n

S\u00e3o uma esp\u00e9cie de conjunto de ferramentas de hardware e software criados para resolver problemas complexos e processar informa\u00e7\u00f5es, podendo tamb\u00e9m se autoaprender com um aumento consistente das pr\u00f3prias capacidades, em geral, e da produtividade, em particular.<\/p>\n

Via de regra, as RNAs s\u00e3o utilizadas para resolver problemas complexos onde \u00e9 necess\u00e1rio deduzir logicamente informa\u00e7\u00f5es com base em fatos dados e regras de processamento. Isso inclui:<\/p>\n

    \n
  1. Aprendizado de m\u00e1quina. Se o sistema receber um milh\u00e3o de tarefas do mesmo tipo, ele aprender\u00e1 gradualmente a resolv\u00ea-las por conta pr\u00f3pria. Essa habilidade ficar\u00e1 na mem\u00f3ria, e a intelig\u00eancia artificial poder\u00e1 aplic\u00e1-la a qualquer momento para realizar tarefas espec\u00edficas.<\/li>\n
  2. Rob\u00f3tica. Uma rede neural \u00e9 a principal ferramenta no desenvolvimento de algoritmos para os “c\u00e9rebros” de PCs, servidores, equipamentos e sistemas autom\u00e1ticos.<\/li>\n<\/ol>\n

    Al\u00e9m disso, a implementa\u00e7\u00e3o pr\u00e1tica da RNA \u00e9 usada em outras \u00e1reas de modelagem de IA, resolu\u00e7\u00e3o de problemas matem\u00e1ticos, etc.<\/p>\n

    Como funciona uma rede neural.<\/strong><\/h2>\n

    Como j\u00e1 observado, eles s\u00e3o modelos matem\u00e1ticos baseados em organismos biol\u00f3gicos. Dependendo da \u00e1rea em que a rede neural \u00e9 usada, ela pode ter diferentes interpreta\u00e7\u00f5es que ser\u00e3o corretas neste caso espec\u00edfico. Por exemplo, se considerarmos o campo onde um computador aprende de forma independente, seguindo determinados algoritmos, a RNA atua como um conjunto de ferramentas para reconhecimento de padr\u00f5es e no campo da cria\u00e7\u00e3o e estudo dos princ\u00edpios de opera\u00e7\u00e3o de m\u00e1quinas aut\u00f4nomas – um modelo para controlando “c\u00e9rebros eletr\u00f4nicos”.<\/p>\n

    Al\u00e9m disso, a rede neural \u00e9 um fator chave no desenvolvimento da intelig\u00eancia artificial. Uma das principais vantagens que distingue este sistema dos algoritmos computacionais tradicionais \u00e9 a possibilidade de autoaprendizagem com posterior reprodu\u00e7\u00e3o independente dos conhecimentos e compet\u00eancias adquiridos na pr\u00e1tica. Do ponto de vista cient\u00edfico, o processo de aprendizagem aqui \u00e9 bastante primitivo e no futuro se desenvolver\u00e1 de acordo com um cen\u00e1rio mais complexo.<\/p>\n

    O c\u00e9rebro de uma pessoa comum, em m\u00e9dia, consiste em oitenta e seis bilh\u00f5es de neur\u00f4nios, que s\u00e3o conectados em um \u00fanico sistema com a finalidade de receber informa\u00e7\u00f5es, process\u00e1-las e posteriormente transmiti-las. Aqui, cada neur\u00f4nio biol\u00f3gico \u00e9 algo como um dispositivo respons\u00e1vel por realizar opera\u00e7\u00f5es aritm\u00e9ticas, l\u00f3gicas e de controle.<\/p>\n

    A RNA \u00e9 uma imita\u00e7\u00e3o dos processos que ocorrem no c\u00e9rebro de uma pessoa comum: a coleta, o processamento e a transmiss\u00e3o de dados ocorrem de acordo com os mesmos princ\u00edpios. E a principal diferen\u00e7a \u00e9 que o processo de controle \u00e9 escrito em c\u00f3digo de m\u00e1quina. Os seguintes grupos s\u00e3o respons\u00e1veis \u200b\u200bpelo processo da rede neural:<\/p>\n

      \n
    • Pontos de entrada. Esses s\u00e3o orif\u00edcios especiais pelos quais os dados fluem. Seu n\u00famero pode chegar a um n\u00famero enorme.<\/li>\n
    • Pontos de sa\u00edda. Ao contr\u00e1rio do grupo anterior, um neur\u00f4nio individual pode ter apenas um ponto de sa\u00edda, por meio do qual o resultado processado \u00e9 emitido.<\/li>\n
    • Neur\u00f4nios associativos intermedi\u00e1rios. Eles est\u00e3o localizados entre os dois grupos anteriores e representam o principal kit de ferramentas para processar as informa\u00e7\u00f5es recebidas.<\/li>\n<\/ul>\n

      Uma rede neural \u00e9 necess\u00e1ria para resolver problemas complexos que os sistemas de computa\u00e7\u00e3o comuns n\u00e3o podem enfrentar, ou seja, aqueles que requerem o “pl\u00e1stico” do c\u00e9rebro humano para o trabalho anal\u00edtico. No mundo moderno, a RNA \u00e9 amplamente usada em neg\u00f3cios, programa\u00e7\u00e3o e na Internet. Entre os usos mais comuns est\u00e3o:<\/p>\n

        \n
      • Classifica\u00e7\u00e3o. Este m\u00e9todo \u00e9 a divis\u00e3o dos dados em variedades de acordo com algumas caracter\u00edsticas e par\u00e2metros importantes. Por exemplo, no setor banc\u00e1rio, isso \u00e9 usado para tomar uma decis\u00e3o sobre a emiss\u00e3o de empr\u00e9stimos: o sistema aprova um empr\u00e9stimo para uma pessoa e recusa para outra. Em grandes organiza\u00e7\u00f5es financeiras e de cr\u00e9dito, esse trabalho \u00e9 realizado por uma rede neural, analisando dados como idade do cliente, solv\u00eancia, hist\u00f3rico de cr\u00e9dito, etc.<\/li>\n
      • Previs\u00e3o de eventos. Ele usa a tecnologia de an\u00e1lise e previs\u00e3o da pr\u00f3xima etapa ou evento l\u00f3gico. Por exemplo, o resultado de situa\u00e7\u00f5es econ\u00f4micas no mercado de a\u00e7\u00f5es, a alta ou a queda das a\u00e7\u00f5es.<\/li>\n
      • Este \u00e9 um dos aplicativos mais populares. Hoje \u00e9 amplamente utilizado no Google. Por exemplo, quando o usu\u00e1rio est\u00e1 procurando uma foto, ou ao focar, quando o rosto de uma pessoa \u00e9 reconhecido e destacado.<\/li>\n<\/ul>\n

        Estas s\u00e3o as principais dire\u00e7\u00f5es de uso da ANN. Claro, a lista n\u00e3o termina a\u00ed – eles s\u00e3o amplamente utilizados na cibern\u00e9tica, programa\u00e7\u00e3o, arquitetura e outras \u00e1reas da atividade humana.<\/p>\n

        Uma esp\u00e9cie de RNA.<\/strong><\/h2>\n

        Para dar a resposta mais completa \u00e0 pergunta sobre o que \u00e9 uma rede neural, como funciona e quais tarefas realiza, \u00e9 necess\u00e1rio determinar seus tipos. Redes neurais convolucionais e recorrentes s\u00e3o distinguidas.<\/p>\n

        O primeiro tipo – convolucional – \u00e9 o tipo mais popular. Sua efic\u00e1cia foi testada na pr\u00e1tica. Em primeiro lugar, para o reconhecimento de imagens visuais: seja uma imagem, uma fotografia ou um v\u00eddeo. Em segundo lugar, para prever quaisquer objetos que ser\u00e3o do interesse do usu\u00e1rio na Internet (v\u00eddeo, m\u00fasica, livros, etc.). Nesse caso, eles s\u00e3o usados \u200b\u200bpara coletar e processar certas informa\u00e7\u00f5es sobre uma pessoa, retiradas de fontes abertas na Internet, e o hist\u00f3rico de consultas em mecanismos de busca.<\/p>\n

        As esp\u00e9cies recorrentes no processo de trabalho, ou seja, as conex\u00f5es de neur\u00f4nios individuais, formam um ciclo simples. Al\u00e9m disso, cada conex\u00e3o possui caracter\u00edsticas individuais. Por exemplo, eles diferem uns dos outros em prioridade e seus n\u00f3s podem ser ocultos e introdut\u00f3rios. Ao contr\u00e1rio do tipo anterior, aqui voc\u00ea pode dar \u00e0 m\u00e1quina instru\u00e7\u00f5es sobre quais objetos ou dados “prestar aten\u00e7\u00e3o” e submet\u00ea-los a um processamento mais cuidadoso. S\u00e3o utilizados, via de regra, no reconhecimento de textos, seja um tradutor do Google, ou um aplicativo embutido em smartphones com sistema operacional iOS – Siri.<\/p>\n

        Como a rede neural \u00e9 treinada.<\/strong><\/h2>\n

        Uma das principais fun\u00e7\u00f5es das redes neurais \u00e9 a capacidade de aumentar sua pr\u00f3pria base de conhecimento de habilidades com base em informa\u00e7\u00f5es obtidas anteriormente. A produtividade aumenta com o aprendizado. O processo de aprendizagem aqui \u00e9 poss\u00edvel devido aos pesos sin\u00e1pticos das conex\u00f5es interneuronais, bem como aos limiares e par\u00e2metros de suas fun\u00e7\u00f5es de ativa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

        O pr\u00f3prio conceito de “aprendizagem de redes neurais” est\u00e1 associado a um grande n\u00famero de processos diferentes, o que torna quase imposs\u00edvel definir o processo em si. Mas a tese generalizada pode ser formulada como um processo no qual os par\u00e2metros desocupados da RNA s\u00e3o ajustados automaticamente ao ambiente no qual a rede est\u00e1 inserida. Assim, o tipo de treinamento depende das configura\u00e7\u00f5es.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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