As redes neurais artificiais (RNAs) são modelos computacionais inspirados na estrutura e no funcionamento do cérebro humano, capazes de aprender a partir de dados e de resolver problemas complexos de inteligência artificial (IA). Neste artigo, vamos explicar o que são as RNAs, como elas funcionam e quais são suas principais aplicações na IA.

O que são as redes neurais artificiais?

As RNAs são formadas por unidades de processamento chamadas de neurônios artificiais, que se conectam entre si por meio de sinapses artificiais. Cada neurônio artificial recebe um conjunto de entradas, multiplica-as por pesos sinápticos, soma-as e aplica uma função de ativação para gerar uma saída. A saída de um neurônio pode ser a entrada de outro, formando uma rede de conexões.

Um exemplo simples de um neurônio artificial é mostrado na figura abaixo:

As RNAs podem ter diferentes arquiteturas, dependendo do número de camadas, do tipo de conexão e da função de ativação. As camadas são agrupamentos de neurônios que realizam uma mesma operação. As conexões podem ser feedforward, quando o fluxo de informação vai da camada de entrada para a camada de saída, sem ciclos; ou recorrentes, quando há ciclos na rede, permitindo que a informação seja armazenada temporariamente. As funções de ativação podem ser lineares, quando a saída é proporcional à entrada; ou não-lineares, quando a saída depende de um limiar ou de uma curva.

Um exemplo de uma RNA com arquitetura feedforward e função não-linear é mostrado na figura abaixo:

As funções de ativação não-lineares são essenciais para que as RNAs possam aprender e modelar problemas que não são linearmente separáveis, ou seja, que não podem ser resolvidos por uma simples combinação linear das entradas. As funções de ativação não-lineares introduzem uma complexidade e uma flexibilidade na rede, permitindo que ela capture padrões e relações mais sofisticados nos dados.

Existem vários tipos de funções de ativação não-lineares, cada uma com suas vantagens e desvantagens. Algumas das mais usadas são:

  • Função sigmoide: é uma função que mapeia qualquer valor real para um intervalo entre 0 e 1, sendo útil para problemas de classificação binária. A função sigmoide tem a forma de um “S” e é dada pela fórmula:

f(x)=1+e−x1​

  • Função tangente hiperbólica: é uma função que mapeia qualquer valor real para um intervalo entre -1 e 1, sendo útil para problemas que envolvem valores negativos. A função tangente hiperbólica tem a forma de um “S” alongado e é dada pela fórmula:

f(x)=ex+e−xex−e−x​

  • Função ReLU (Rectified Linear Unit): é uma função que mapeia qualquer valor negativo para zero e mantém qualquer valor positivo inalterado, sendo útil para problemas que envolvem valores esparsos ou nulos. A função ReLU tem a forma de um “L” e é dada pela fórmula:

f(x)=max(0,x)

A figura abaixo mostra o gráfico das três funções de ativação mencionadas:

Como as redes neurais artificiais aprendem?

As RNAs aprendem a partir de dados, ajustando os pesos e os bias dos neurônios para minimizar o erro entre a saída desejada e a saída gerada pela rede. Esse processo de aprendizagem envolve dois passos principais: a propagação direta e a retropropagação.

A propagação direta é o passo em que a informação flui da camada de entrada para a camada de saída, passando pelas camadas ocultas. Nesse passo, cada neurônio calcula sua saída aplicando a função de ativação à soma ponderada das entradas. A saída final da rede é comparada com a saída desejada, gerando um erro ou uma perda.

A retropropagação é o passo em que o erro ou a perda é propagado da camada de saída para a camada de entrada, passando pelas camadas ocultas. Nesse passo, cada neurônio atualiza seus pesos e bias usando uma regra de aprendizagem baseada no gradiente descendente, que busca encontrar o mínimo da função de perda. O gradiente descendente é um algoritmo que calcula a direção e o tamanho do passo para atualizar os parâmetros da rede.

A figura abaixo ilustra o processo de propagação direta e retropropagação em uma RNA:

O processo de propagação direta e retropropagação é repetido várias vezes até que os pesos e bias da rede sejam otimizados e o erro ou a perda seja minimizado. Cada repetição do processo é chamada de época. O conjunto de dados usado para treinar a rede é dividido em lotes, que são subconjuntos dos dados que são usados para atualizar os parâmetros da rede a cada iteração do gradiente descendente.

Quais são as aplicações das redes neurais artificiais na IA?

As RNAs são usadas para resolver diversos problemas de IA, como reconhecimento de padrões, processamento de imagens, tradução automática, entre outros. Esses problemas envolvem dados complexos, não-lineares e de alta dimensão, que exigem um alto poder de processamento e de generalização das RNAs.

Algumas das aplicações mais comuns das RNAs na IA são:

  • Reconhecimento de padrões: é a tarefa de identificar e classificar padrões em dados, como texto, voz, imagem ou vídeo. As RNAs podem aprender a reconhecer padrões a partir de exemplos rotulados ou não rotulados, usando técnicas de aprendizagem supervisionada ou não supervisionada. Um exemplo de reconhecimento de padrões é o reconhecimento óptico de caracteres (OCR), que consiste em converter imagens de texto em texto digital.
  • Processamento de imagens: é a tarefa de manipular e analisar imagens digitais, como fotos ou vídeos. As RNAs podem aprender a realizar operações como filtragem, segmentação, detecção de bordas, realce, restauração, compressão, entre outras. Um exemplo de processamento de imagens é o reconhecimento facial, que consiste em identificar e verificar a identidade de uma pessoa a partir de uma imagem do seu rosto.
  • Tradução automática: é a tarefa de traduzir um texto ou uma fala de um idioma para outro. As RNAs podem aprender a traduzir a partir de pares de textos ou falas em diferentes idiomas, usando técnicas de aprendizagem supervisionada ou semi-supervisionada. Um exemplo de tradução automática é o Google Tradutor, que usa RNAs para traduzir entre mais de 100 idiomas.

Essas são apenas algumas das aplicações das RNAs na IA. Existem muitas outras áreas em que as RNAs podem ser usadas, como processamento natural de linguagem, síntese de voz, geração de texto, análise de sentimentos, recomendação de produtos, detecção de fraudes, diagnóstico médico, entre outras. As RNAs são ferramentas poderosas e versáteis que podem ser adaptadas para diferentes tipos e domínios de dados.

Conclusão

Neste artigo, vimos o que são as redes neurais artificiais, como elas funcionam e quais são suas principais aplicações na IA. As RNAs são modelos computacionais inspirados na estrutura e no funcionamento do cérebro humano, capazes de aprender a partir de dados e de resolver problemas complexos de IA. As RNAs são formadas por neurônios artificiais que se conectam por sinapses artificiais e usam funções de ativação não-lineares para gerar saídas. As RNAs aprendem a partir da propagação direta e da retropropagação do erro ou da perda na rede. As RNAs são usadas para resolver diversos problemas de IA, como reconhecimento de padrões, processamento de imagens, tradução automática, entre outros.

Esperamos que este artigo tenha sido útil e interessante para você. Se você quiser saber mais sobre as redes neurais artificiais e suas aplicações na IA, recomendamos os seguintes recursos:

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