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O que são as redes neurais artificiais?

O aprendizado de máquina está evoluindo muito nos últimos anos, e toda essa evolução é graças ao melhor entendimento de como funciona o cérebro humano, fruto do estudo de neurocientistas. Entenda o que são as redes neurais artificiais.

Por | @oficinadanet Tecnologia Pular para comentários

Uma rede neural é um tipo de aprendizado de máquina que se modela segundo o cérebro humano. Isso cria uma rede neural artificial que, por meio de um algoritmo, permite que o computador aprenda, incorporando novos dados.

Embora existam muitos algoritmos de inteligência artificial nos dias de hoje, as redes neurais são capazes de realizar o que foi chamado de aprendizagem profunda. Enquanto a unidade básica do cérebro é o neurônio, o bloco de construção essencial de uma rede neural artificial é um perceptron, que realiza o processamento de sinal simples, e estes são então conectados a uma rede de malha grande.

PerceptronPerceptron

O computador com a rede neural é ensinado a realizar uma tarefa, fazendo com que ela analise exemplos de treinamento, previamente rotulados. Um exemplo comum de uma tarefa para uma rede neural usando aprendizado de máquina é uma tarefa de reconhecimento de objetos, onde a rede neural é apresentada a um grande número de objetos de um certo tipo, como um gato ou uma placa de rua, e o computador analisa os padrões recorrentes nas imagens apresentadas, para assim aprender a categorizar as novas imagens. Leia em destaque: Entenda as diferenças entre as lentes de uma câmera fotográfica.

Como as redes neurais aprendem

Redes neurais artificiaisRedes neurais artificiais

Ao contrário de outros algoritmos, as redes neurais com sua aprendizagem profunda não podem ser programadas diretamente para a tarefa. Em vez disso, eles têm o requisito, assim como o cérebro em desenvolvimento de uma criança, de que precisam aprender as informações. As estratégias de aprendizagem seguem três métodos:

  • Aprendizado supervisionado: Essa estratégia de aprendizado é a mais simples, pois há um conjunto de dados rotulado, pelo qual o computador passa, e o algoritmo é modificado até que ele possa processar o conjunto de dados, para obter o resultado desejado.
  • Aprendizado não supervisionado: Essa estratégia é usada nos casos em que não há um conjunto de dados rotulado disponível para aprender. A rede neural analisa o conjunto de dados e, em seguida, uma função de custo informa à rede neural a que distância estava do alvo. A rede neural então se ajusta para aumentar a precisão do algoritmo.
  • Aprendizado Reforçado: Neste algoritmo, a rede neural é reforçada para resultados positivos, e punida por um resultados negativos, forçando a rede neural a aprender ao longo do tempo.

A maioria das redes neurais está totalmente conectada de uma camada para outra. Essas conexões são ponderadas; quanto maior o número, maior a influência que uma unidade tem sobre a outra, semelhante a um cérebro humano. Conforme os dados passam por cada unidade, a rede está aprendendo mais sobre os dados. Do outro lado da rede estão as unidades de saída, e é aí que a rede responde aos dados que foram processados.

Os neurocientistas cognitivos aprenderam muito sobre o funcionamento do cérebro humano, desde que os cientistas da computação tentaram pela primeira vez usar uma rede neural artificial. Uma das coisas que eles aprenderam é que diferentes partes do cérebro são responsáveis ​​pelo processamento de diferentes aspectos da informação, e essas partes são organizadas hierarquicamente. 

Assim, a entrada entra no cérebro e cada nível de neurônios fornece discernimento e, em seguida, a informação é passada para o próximo nível, mais avançado. Esse é precisamente o mecanismo que as redes neurais artificiais estão tentando replicar.

Usos do mundo real para redes neurais

O reconhecimento de manuscrito é um exemplo de um problema do mundo real que pode ser abordado por meio de uma rede neural artificial. O desafio é que os humanos podem reconhecer a caligrafia com simples intuição, mas para os computadores, a caligrafia de cada pessoa é única, com diferentes estilos e até diferentes espaçamentos entre as letras, dificultando o reconhecimento consistente e tornando um desafio para a máquina.

Por exemplo, a primeira letra, a maiúscula A, pode ser descrita como três linhas retas onde duas se encontram em um pico na parte superior, e a terceira está na outra metade, e faz sentido para os humanos, mas é um desafio expressar isso em um algoritmo de computador. 

Tomando a abordagem da rede neural artificial, o computador é alimentado com exemplos de caracteres manuscritos conhecidos, que foram previamente rotulados a qual letra ou número eles correspondem, e através do algoritmo, o computador aprende a reconhecer cada caractere, e como os dados conjunto de caracteres é aumentado, o mesmo acontece com a precisão. 

O reconhecimento de manuscrito tem várias aplicações, tão variadas quanto a leitura automatizada de endereços em cartas no serviço postal, a redução de fraudes bancárias em cheques, a entrada de caracteres para computação baseada em caneta, entre outros.

Outro tipo de problema para uma rede neural artificial é a previsão dos mercados financeiros. Isso também se aplica ao termo "negociação algorítmica", e foi aplicado a todos os tipos de mercados financeiros, de bolsas de valores, commodities, taxas de juros e várias moedas. 

No caso do mercado de ações, os traders usam algoritmos de rede neural para encontrar ações subvalorizadas, melhorar modelos de estoque existentes e usando os aspectos de aprendizagem profunda para otimizar seu algoritmo, à medida que o mercado muda. Atualmente, existem empresas especializadas em algoritmos de negociação de ações de redes neurais.

Os algoritmos de redes neurais artificiais, com sua flexibilidade inerente, continuam a ser aplicados para reconhecimento complexo de padrões e problemas de previsão. Além dos exemplos acima, isso inclui aplicações variadas, como reconhecimento facial em imagens de redes sociais, detecção de câncer para imagens médicas e previsão de negócios.

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