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.
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.
Como as redes neurais aprendem
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.