O que são redes neurais?

Descubra o Mágico das Redes Neurais: O Que Eles São e Como Funcionam

Introdução à redes neurais

Redes neurais são modelos de aprendizado de máquina inspirados na forma como o cérebro humano processa e armazena informação. Elas são capazes de identificar padrões em grande volume de dados, fazendo possível a resolução de tarefas complexas que antes eram impossíveis de serem realizadas por meios tradicionais, como programação específica.

Além disso, suas redes neurais têm aprendizado autônomo e não necessitam dos algoritmos precisos que tradicionais modelos precisavam. Dito isto, elas são cada vez mais utilizadas em uma ampla gama de aplicações e tarefas, como identificação facial, análise de linguagem natural, processamento de imagem e reconhecimento de fala.

História das Redes Neurais Artificiais

O termo “rede neural” vem do conceito de redes neuronais biológicas que constituem o cérebro humano. Desde a década de 60, as redes neurais foram desenvolvidas para replicar essa arquitetura biológica, buscando alcançar os mesmos resultados com tecnologias eletrônicas e computacionais. A história das Redes Neurais Artificiais é complexa e longa. Com diversas fases que passaram por sucessos e insucessos, o desenvolvimento dessa tecnologia evoluiu para se tornar um importante estudo no campo da inteligência artificial.

Algumas etapas importantes da história das redes neurais são

1943: o matemático e neurocientista Warren McCulloch e seu colaborador Walter Pitts apresentam um modelo computacional inspirado no sistema nervoso central, proposto como solução para mapeamento do comportamento humano e análise do pensamento.
1958: o cientista francês Franck Rosenblatt criou o Perceptron - uma rede neuronal simples, composta apenas por duas camadas, formada pela entrada dos dados (camada de input), onde esses dados passam por um processamento realizado em neurônios.
1986: a popularização do termo "neural network" se dá quando a revista scientific american publicou uma matéria que citava redes neurais como "a máquina da inteligência". Ao mesmo tempo, um estudo sobre o Perceptron demonstrou que esse tipo de rede não era adequada para todas as tarefas.
2012: o programa Deep Blue desenvolvido pela IBM ganha do ex-campeão mundial de xadrez Garry Kasparov, dando grande destaque às redes neurais na época.
Por volta de 2013 aplicativos como "AutoDraw" criado pelo Google começaram a utilizarem técnicas de inteligência artificial para entender o que os usuários estavam desenhando. E hoje em dia as Redes Neurais continuam se evoluindo e são cada vez mais utilizadas para resolver diversos tipos de problemas da vida cotidiana.

Como funcionam redes neurais?

A estrutura geral de uma rede neural artificial consiste em input layers (camada de entrada), que recebem dados a serem processados; hidden layers (camadas ocultas) que fazem o tratamento desses dados; e um output layer (camaada de saída) que contém a resposta à tarefa.

Para que se possa desenvolver uma rede neural é preciso especificar

- quantidade de neurônios que compõem cada camada
- a arquitetura interna da rede neural
- a função ativa dos neurônios e, portanto, das camadas.

A entrada dos dados é processada nos neurônios da primeira camada, cada um de um neurônio realiza o mesmo processamento em todas as entradas que chegam a eles e produz uma saída para ser enviada para o neurônio na camada seguinte.
Ao longo do processamento da informação nesta série de conexões interligadas, a rede neural forma um conjunto de dados mais simples (geralmente valores númericos) até que se chegue às camadas de saída e à resposta final.
Com base no algoritmo utilizado na rede neural artificiais o aprendizado é feito, em outras palavras, a rede consegue identificar padrões através do treinamento com um conjunto de dados. Dito isso, quando for alimentada com um novo dado, ela gerará uma resposta baseada no aprendizado realizado durante o processo de treino.

Aqui está a descrição detalhada da estrutura das redes neurais

1 - Neurônios: um neurônio é o componente-chave que forma uma rede neural e, portanto, é responsável por receber, transmitir e processar dados. Alguns desses componentes podem ser chamados de nódulos ou celulas.
2 - Entrada e saída: as entradas dos dados são a informação que o usuário deseja que a rede neural trate, e as saídas são o resultado final obtido pelo modelo após o processamento da informação inicial.
3 - Camadas: as camadas são grupos de neurônios que possuem um determinado propósito durante o processamento dos dados pela rede neural, como, por exemplo, a camada de input (entrada), ou a saída. É na entrada e saída que os dados são inseridos e extraídos da rede neural.
4 - Conexão: é a comunicação estabelecida entre o neurônio anterior (input) com o neurônio posterior (saída). Dito isto, há a possibilidade de estabelecer conexões diretas ou indiretas entre os neurônios. Cada coneção pode ser pensada como uma variável com peso associada que muda conforme a rede neural aprende. Esses pesos são ajustados durante o processo de treinamento da rede neural.

Quais tipos de redes neurais existem?

As redes neurais podem ser classificadas em dois tipos principais:

Redes Neurais Artificiais Supervisionadas (classificadas)

Esse tipo possui a entrada e a saída etiquetadas antes do treinamento, como em um conjunto de dados com entradas e respostas corretas. Esse treino tem lugar usando o método backpropagation, uma técnica baseada no algoritmo gradiente de cotas para minimizar o erro do modelo.

Redes Neurais Artificiais Não Supervisionadas (NCS) (não classificadas)

As redes neurais não supervisionadas, também conhecidas como Redes Neurais Autoconectadas ou Artificial Self-Organizing Networks (ASON), não possuem entrada etiquetada e, por conseguinte, não possui respostas corretas.
Os algoritmos de aprendizado em rede neuronal autoconexionada utilizam a capacidade do modelo para identificar padrões internos de características de dados que são então associados a diferentes nós. Algumas soluções para redes não supervisionadas são a auto-associação e treinamento em camadas profundas.

Existem outros tipos de arquiteturas, como as redes neurais recurrentes e neurônios criativos - entendamos um pouco mais sobre cada uma.

1- Redes Neurais Recorrentes (RNN)

Esse tipo de arquitetura da rede neural é capaz de se "lembre" do passado e do futuro por meio de cálculo que não permite esquecer determinados eventos no tempo, mesmo quando os inputs de entrada são demasiadamente extensos. RNNs também são capazes de processar sequências, um fenômeno muito comum em linguagem natural e música. Exemplos disso são: processamento da linguagem humana para entender palavras e como essas se relacionam entre si. Outro exemplo é quando se treina a RNN para criar uma sequência de sons de músicas populares com base na entrada anterior.
2 - Neurônios Criativos (Creative Networks):
Com o objetivo de gerar possíveis resultados mais "além do esperado" em um cenário pré-definido, a rede neural creative será alimentada com diversas fontes diferentes de dados que de outra forma nunca seriam conectadas ou usadas ao mesmo tempo para uma tarefa específica. O uso da arte e das ciências juntos pode criar algoritmos com inovação criativa, gerando melhorias significativas nos campos em que são aplicados. Esses neurônios trabalham ao arredor de um sistema completo que utiliza conhecimento e experiências humana e também mapeia tarefas visuais com os padrões associados e solucionando o desafio através do conhecimento empírico em conjunto com algoritmos avançados de aprendizado automático.
Ao analisar diferentes formas de expressão artística ou científica e mapeá-las contra um outro campo específico que gera a capacidade de gerar soluções originais e nunca antes vistas para essa tarefa. Os resultados desses neurônios são possivelmente menos previsíveis e mais criativos. Além disso, por utilizar um grande conjunto de fontes diferentes, também ajuda a desenvolver algoritmos e conhecimentos que foram sem dúvida limitados no passado em diversas situações.

Quais benefícios oferecem redes neurais?

Há alguns benefícios da utilização de redes neurais artificiais nos diferentes ambientes, podemos destacar:

Inteligência Artificial: redes neurais são amplamente usadas para solução de problemas de inteligência artificial. Como por exemplo em classificação de spam e processamento de linguagem natural.
Automação: como não possui limitações sobre o tamanho do conjunto de treino e a velocidade com que pode ser aprendido é um vantagem das redes neurais para automatizar diversas tarefas. Por exemplo, em sistemas de automação do home e industriais.
Treinamento online: redes neurais permitem que o treino e a execução sejam separados, sendo o treinamento feito remotamente pelo cliente sem a necessidade de contatar um serviço especializado. Essa autonomia é uma grande vantagem para muitas pessoas.
Aplicação em diversos domínios: devido a seu alcance, redes neurais podem ser usadas em diversas áreas como medicina, finanças e indústrias. E além disso, são capazes de realizar diversas tarefas simultaneamente.
Como trabalham as redes neurais na análise de dados?
Para o tratamento de dados em redes neurais, existe um processo denominado “Back-propagation” - a propagação de resposta. Nele é necessário uma etapa de treinamento para determinar qual o tamanho e a arquitetura da rede. O tamanho do treinamento influencia o quantitativo dos neurônios da camada de saída. É nessa etapa que os dados são apresentados, em seguida, são comparados com os valores verdadeiros e inicia-se a "propagação" do erro ao longo da rede para reajustar pesos dos neurônios e assim aprimorar a precisão do modelo.
Esse treinamento ocorre a partir de um algoritmo iterativo que utiliza de matrizes (matrices), cada coluna é então mapeada para uma única dimensão onde o treinamento ocorre de maneira automática até que os erros tenham sido minimizados. Por sua vez, essa etapa também pode ser executada de forma simultânea.
Desde os anos 90 diversos pesquisadores estão utilizando redes neurais artificiais na análise de dados.
Para treinar redes neurais há uma fase inicial de testes, porém com a melhoria do algoritmo, técnicas de aprendizado e aumento na potência de computação essa etapa passa a ser menos relevante nos últimos anos.
Os algoritmos utilizados em redes neurais são extremamente versáteis e possuem capacidade de resolução em grandes volumes de dados, sejam eles dados multidimensionais (multivariados) ou não. E ao ajustarem as variáveis e entrar em algoritmos mais avançados para otimizar seus resultados são capazes de produzir respostas rápidas mesmo com grande quantidade de dados. Dito isso, o grande benefício do uso da Rede Neural para análise de dados é a automação e velocidade no tratamento e aprendizado, o que faz com que ela seja um recurso imprescindível.

Por que redes neurais se mostram interessantes?

Dito tudo até agora, as Redes Neurais Artificiais podem se revelar como soluções promissoras e vantajosas nas aplicações, algumas das principais são:

Solução para problemas complexos de classificação

As redes neurais se tornam extremamente importantes quando tratamos da classificação. Elas conseguem tratar grandes volumes de dados e agregá-los em um resultado conclusivo - uma boa solução que, sem muitas complicações, nos oferece um produto ou resultado de boa qualidade.
Capacidade de tratar diferentes tipos de dados:
Diferente de modelos mais simples, como classificadores logísticos, o treinamento de Redes Neurais Artificiais pode ser aplicado a um grande variedade de casos práticos com facilidade. Isso é possível devido a sua capacidade de processar diferentes tipos de dados, como sequências, imagens, vídeo e áudio, o que as torna uma das soluções mais relevantes para o tratamento de dados não-estruturados.
Geração automatizada de respostas:
O treinamento por meio do ajuste de parâmetros permite o aprendizado e a otimização dos modelos, resultando em respostas cada vez mais perfeitas que se ajustam melhor às respostas. E o vantagem dessa abordagem é que ela é automatizada - isto faz com que as redes neurais sejam utilizadas para gerar entradas específicas, como em geração de texto baseado na linguagem natural e em análise de dados semelhantes a modelos mais tradicionais, como regressões, SVM e outros.
Vantagens da arquitetura das redes neurais:
A arquitetura é uma ótima ferramenta para modelar problemas complexos do mundo real em algoritmos que são computacionalmente viáveis. Isso faz com que a arquitetura das redes neurais seja vantajosa em termos de escalabilidade e manutenção, como a capacidade de escalabilidade - elas têm muitos camadas conectadas entre si de forma complexa - e facilidade na manutenção - elas conseguem realizar diversas tarefas ao mesmo tempo.
Algoritmos inteligentes e dinâmicos:
A capacidade de lidar com grandes volumes de dados torna esses algoritmos mais interessantes ainda quando queremos lidar com muitos exemplos diferentes. Essas soluções inteligentes são capazes de identificar e agregar muitas informações para melhorar a precisão das previsões realizadas pelos modelos.
Apesar da rede neuronal ser uma solução bastante promissora, não há uma única resposta certa quanto ao uso delas. Alguns fatores devem ser considerados para escolher o tipo de algoritmo a ser utilizado no tratamento e processamento de dados:
- Dimensão e variabilidade do conjunto de dados
- Objetivo ou problema específico a ser solucionado
- Quantidade e qualidade dos exemplos conhecidos que serão usados como base para o treinamento e validação
- Complexidade e tempo disponível para a modelagem e avaliação
Algumas dúvidas freqüentes sobre redes neurais:
Há algumas dúvidas relativas à utilização de redes neurais, vamos analisar alguns delas:
Preciso saber mais sobre Redes Neurais?
É normal se você não entendeu completamente o funcionamento e aplicações da redes neurais, como todo assunto que trata de ciência ou tecnologia é um pouco mais complexo. Dito isso, algumas fontes externas podem lhe ajudar nesse processo de compreensão:

Os tutoriais do Python disponíveis online são bastante práticos e abrangidos;
Você pode considerar dar uma olhada no livro “Deep Learning”, da Aurélien Géron. O mesmo se esforça em demonstrar aos usuários os avanços nas tecnologias atuais em inteligência artificial, como as redes neurais.
Código-fonte aberto disponível online é uma outra boa fonte de conhecimento - porém recomendamos que leia um pouco sobre como elas funcionam e comece a criar alguns exemplos com base em código de terceiros para garantir que realmente entende o funcionamento delas.
Quais são as limitações da RNA?
Algumas das limitações das redes neurais artificiais podem ser mencionadas assim:
- Necessidade de grande volume de dados: elas possuem grande necessidade de grande quantidade de dados, além disso, esses dados devem estar bem formatado, o que pode resultar em custos extras ao utilizá-las;
- Precisam de grandes capacidades computacionais: as redes neurais demandam máquinas potentes e muita RAM para o treinamento dos modelos. Porém atualmente os avanços na tecnologia já garantem que o hardware não seja mais um obstáculo nessa camada, uma vez que são de fácil integração em redes mais simples de computadores e notebooks;
- Necessidade de ajustes: elas possuem necessidade de otimização das configurações para cada problema que são utilizadas - não é aplicado um único modelo de rede neurais ao problema. Isso resulta no processo manual e de maneira bem trabalhosa para melhorar o treinamento da rede;
- Complição nas soluções: algumas vezes, os problemas que as redes neurais tratam possuem saídas muito complexas para serem tratadas - nesses casos ela não consiguem avaliar como resolver o problema mais adequadamente.
Preciso de ajuda para construir um modelo RNA?
Quer criar seus próprios algoritmos? Lembre-se que as redes neurais são algo complexos e necessitam um grande estudo de matemática e de linguagens como Python ou Java. Além disso, muitas vezes é possível encontrar código aberto no GitHub para auxiliar o desenvolvimento do modelo.
Para que eu use redes neurais?
Você pode utilizar Redes Neurais Artificiais (RNA) na análise de grandes volumes de dados, facilitando a identificação e otimização de informações relevantes para o seu problema. Elas possuem capacidade em solucionar diversos problemas como classificações de spam em correios eletrônicos, previsão do clima e reconhecimento de fala em dispositivos como telefones celulares.
Aprender Redes Neurais é para quem?
O estudo das Redes Neurais Artificiais é interessante tanto para quem quer avançar em programação quanto para cientistas e analistas de dados, uma vez que os modelos mais tradicionais começam a ceder espaço para as RNA em muitos ambientes. Aplicado à soluções de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina, ele pode ser uma grande vantagem na resolução dos problemas cotidianos ao processar grandes volumes de dados com grande velocidade. Por essa razão, além de quem quer avançar em programação, os desenvolvedores também podem aprender como se manterem atualizados sobre as novidades no ramo da ciência e tecnologia.
Sou iniciante e não tenho muito conhecimento sobre redes neurais - o que devo estudar primeiro?
Primeiramente, comece estudando o funcionamento do processamento de dados com algoritmos tradicionais, isso te permitirá entender os fundamentos do treinamento em redes neurais. Aprenda sobre linguagens como Python e as suas bibliotecas (como PyTorch e Keras) que são bastante úteis para começar com a implementação dos algoritmos e os modelos das RNA, que muitas vezes seguem um padrão de função que facilita o aprendizado inicial do aluno.
Outro tópico a ser estudiado é o treinamento - mesmo que tenha uma grande quantidade de dados e alguma experiência em programação, os parâmetros devem ser otimizados manualmente. Neste ponto é necessário contar com base em tutoriais online para ter um aprendizado rápido no assunto e o melhor treinamento das redes neurais, isto resulta em melhores resultados no processamento de dados e tratamento dos mesmos.
Conclusão:
Redes Neurais são algoritmos de aprendizado supervisionado baseados na estrutura do cérebro humano - que consiste de neurônios. Suas camadas interconectadas (com o somatório das sinapses) podem aprender a resolver problemas em grandes volumes de dados, sem precisar conhecer as soluções e as relações entre os parâmetros - essa é sua principal característica, porém também a que tornam mais difícil para programadores de algoritmos aprenderem seus princípios.
Possuem muitas vantagens em comparação com outras soluções de processamento e analise de dados - tais como classificação automática, capacidade de lidar com diversos tipos de informações, melhores resultados em tratamento das mesmas e possibilidade de realizar tarefas ao mesmo tempo, entre outras vantagens que se destacam na análise de grandes volumes de dados. Dito isso, o processo de aprendizado sobre Redes Neurais pode ser feito por programadores, cientistas e analistas, tornando-se uma solução comumente utilizada nas empresas em diversos setores como finanças e saúde para otimizar as aplicações de seus negócios.


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Referências: Redes Neurais, Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina, Funcionamento, Aplicação, Dados, Padrões, Processamento de Linguagem Natural, Jogos, Automação, Big Data, Processamento de Linguagem Natural, Jogos, Automação, Big Data

Inteligencia Artificial

Inteligência Artificial é a área da tecnologia que cria sistemas capazes de aprender, reconhecer padrões, tomar decisões e executar tarefas que antes dependiam exclusivamente da inteligência humana, impactando negócios, saúde, educação e o dia a dia.