Redes Neurais: A IA Inspirada no Cérebro Humano
Assim como os neurônios no cérebro, as redes neurais aprendem com experiência, transformando dados em conhecimento.
Dando continuidade à nossa série sobre os Top 8 Algoritmos de Machine Learning, hoje vamos explorar o fascinante mundo das redes neurais!
As redes neurais artificiais são um dos pilares da inteligência artificial moderna. Inspiradas no funcionamento do cérebro humano, essas redes revolucionaram a maneira como os computadores aprendem e tomam decisões.
Desde reconhecimento de imagens até a geração de texto, elas estão por toda parte. Neste artigo, vamos explorar como as redes neurais funcionam, suas principais aplicações e como podemos começar a trabalhar com elas.
O que são Redes Neurais?
Uma rede neural artificial é um modelo matemático composto por unidades chamadas neurônios artificiais, organizadas em camadas.
Cada neurônio realiza cálculos simples e transmite informações para outros neurônios em camadas subsequentes.
Uma rede neural pode ter várias camadas ocultas, tornando-a mais profunda e capaz de identificar padrões complexos.
De maneira geral, uma rede neural é composta por:
Camada de Entrada: Recebe os dados brutos.
Camadas Ocultas: Realizam cálculos intermediários e extração de padrões.
Camada de Saída: Fornece o resultado final do modelo.
Funcionamento da Rede Neural
A imagem abaixo representa um neurônio artificial:
Cada neurônio em uma rede neural recebe um conjunto de entradas ponderadas, soma essas entradas e aplica uma função de ativação para determinar sua saída. Matematicamente, podemos expressar pela fórmula:
Onde:
xᵢ são as entradas,
wᵢ são os pesos associados a cada entrada (o que o modelo aprende no treinamento),
b é o viés (bias),
f é a função de ativação,
y é a saída do neurônio.
A função de ativação introduz não-linearidade ao modelo, permitindo que ele aprenda padrões complexos. Algumas funções de ativação populares são:
ReLU (Rectified Linear Unit):
Sigmoide:
Tangente Hiperbólica (tanh):
A saída da função de ativação do neurônio determina se ele será ativado e influenciará os neurônios da camada seguinte. Se a saída for um valor alto o suficiente (por exemplo, acima de um limiar em funções como ReLU ou sigmoide), o neurônio transmite um sinal forte para a próxima camada. Caso contrário, ele pode ter um efeito insignificante ou mesmo ser inibido, dependendo da função de ativação utilizada. Esse mecanismo permite que a rede selecione automaticamente quais neurônios devem contribuir mais para o resultado final, ajudando a capturar características relevantes nos dados de entrada.
Treinamento da Rede Neural
O processo de aprendizado de uma rede neural envolve ajustar os pesos (a variável w) para minimizar o erro da previsão. Isso é feito através de:
Propagação Direta (Forward Propagation): Os dados passam pela rede, gerando uma previsão.
Cálculo do Erro: Compara-se a previsão com o valor real usando uma função de custo, como o erro quadrático médio ou a entropia cruzada.
Propagação para Trás (Backpropagation): O erro é propagado de volta pela rede para ajustar os pesos usando o algoritmo do gradiente descendente.
Atualização dos Pesos: Os pesos são modificados para reduzir o erro na próxima iteração.
Esse ciclo se repete até que a rede aprenda a mapear corretamente as entradas para as saídas desejadas.
Inferência
Após o treinamento da rede neural, ela pode ser usada para fazer previsões em novos dados. Esse processo é chamado de inferência. Durante a inferência, os pesos da rede já foram ajustados e permanecem fixos.
A entrada passa pela rede da mesma forma que no treinamento, mas sem a necessidade de retropropagação do erro ou atualização dos pesos.
Veja a imagem abaixo:
Essa imagem representa um modelo de rede neural artificial treinado na tarefa de classificação de animais, com base em suas características. Para simplificar, vamos supor que estamos trabalhando com um classificador binário, que classifica animais entre as classes “gato” e “cachorro”.
A inferência funciona da seguinte maneira:
Camada de Entrada:
Os nós azuis na imagem representam os valores das características extraídas do animal que queremos classificar, convertidos em atributos numéricos.
Esses atributos são representados por {x₁, x₂, x₃, ..., xₙ}, onde, por exemplo, x₁ pode ser o peso, x₂ a altura e x₃ o tamanho da cauda.
Camadas Ocultas (Hidden Layers):
Os nós laranjas representam os neurônios das camadas ocultas.
Cada atributo de entrada (xᵢ) é multiplicado pelos pesos ajustados durante o treinamento (wᵢ), e a rede realiza a soma ponderada dessas entradas.
Em seguida, cada neurônio aplica uma função de ativação f, gerando um novo valor. Esse processo determina quais neurônios serão ativados na próxima camada, repetindo-se até atingir a saída final.
Camada de Saída:
O nó verde representa a saída final, onde o modelo prevê o rótulo com base nos cálculos das camadas ocultas.
No exemplo da imagem, a saída final é "Gato", indicando que a rede neural classificou corretamente o animal com base nas características analisadas.
Aplicações das Redes Neurais
As redes neurais estão presentes em diversas áreas, como:
Processamento de Linguagem Natural (PLN): Tradução automática, chatbots e assistentes virtuais.
Visão Computacional: Diagnóstico médico por imagens, reconhecimento facial e detecção de objetos.
Finanças: Análise de fraudes, previsão de mercado e otimização de investimentos.
Ciências da Saúde: Descoberta de fármacos, diagnóstico automatizado e medicina personalizada.
Conclusão
As redes neurais revolucionaram a inteligência artificial, permitindo avanços impressionantes em diversas áreas.
Seja para pesquisa acadêmica, desenvolvimento de produtos ou exploração de novas ideias, aprender sobre redes neurais é um passo essencial para qualquer pessoa interessada em IA.
Nos próximos capítulos, vamos explorar o Deep Learning (redes neurais profundas), além de vermos um exemplo prático de rede neural.
Não perca!! 🚀