Aplicações de redes neurais: Exemplos da vida real que você deve conhecer.
As redes neurais artificiais são parcialmente compostas por neurônios reais, comumente conhecidos como unidades. Essas unidades podem ser agrupadas em camadas que compõem toda a formação da rede.
Cada camada pode ter desde algumas unidades até milhões. Isso depende do nível de complexidade que a rede neural precisa ter para encontrar padrões nos dados.
Explicação das redes neurais
Em geral, em uma rede neural artificial, há três tipos de camadas presentes. São elas: uma camada de entrada, uma camada de saída e middleware ou camadas ocultas. A camada de entrada recebe dados do mundo externo que a rede requer para análise.
Em seguida, esses dados passam por uma ou mais camadas ocultas. Ela transforma a entrada em informações úteis para a camada de saída.
Por fim, a camada de saída dá uma resposta com base nos dados de entrada que recebeu.
Na maioria das redes neurais, as unidades de uma camada são conectadas às unidades da camada seguinte. Cada uma dessas conexões tem pesos que decidem o quanto uma unidade afeta a outra. A rede neural aprende mais sobre os dados à medida que eles passam de uma unidade para outra. Esse processo de aprendizado leva a uma saída final da camada de saída.
Insights sobre o funcionamento da rede neural artificial
Ele se baseia nos neurônios humanos que operam no cérebro. Vale a pena chamá-las de redes neurais ou redes neurais. O primeiro nível em uma rede neural artificial é o nível de entrada. Nesse caso, ele recebe informações da fonte externa e as passa para a segunda camada, chamada de camada oculta.
Cada neurônio recebe informações dos neurônios da camada anterior. Em seguida, ele calcula uma soma ponderada e passa essa informação para os neurônios da camada seguinte na camada oculta. Esses neurônios são conectados de uma forma que tem pesos associados a eles. Isso garante que cada elemento tenha um impacto exclusivo sobre o neurônio conectado.
Como as redes neurais aprendem?
As redes neurais são aprendidas com o conjunto de treinamento. Por exemplo, se o objetivo é ensinar uma rede neural a reconhecer gatos, então você alimenta a rede com milhares de imagens variadas de gatos. Isso ajuda a rede a aprender a aparência de um gato.
Você precisa testar se ele consegue identificá-los corretamente depois que a rede tiver visto imagens de gatos suficientes. Para isso, você fornece novas imagens e pede que ela decida se cada uma delas é um gato ou não. Em seguida, um humano verifica as respostas para confirmar se estão corretas.
Um processo chamado backpropagation é usado para aprimorar o aprendizado se a rede cometer erros. Isso envolve o ajuste dos pesos das conexões entre as unidades com base no número de erros cometidos. Esse processo continua até que a rede neural consiga identificar corretamente as imagens de gatos com pouquíssimos erros.
Tipos de redes neurais
Aqui listamos diferentes tipos de redes neurais para você conhecer:
1. Redes neurais feedforward
As FNNs são o tipo mais simples de redes neurais artificiais. Elas são usadas com frequência para tarefas como classificação de dados e previsões. Essas redes são boas em detectar padrões nos dados e são bastante fáceis de treinar.
Os FNNs são compostos de várias camadas. Cada camada processa os dados de entrada de uma maneira específica antes de enviá-los para a próxima camada.
2. Redes neurais recorrentes
Os RNNs são excelentes no reconhecimento de padrões que ocorrem ao longo do tempo. Elas são comumente usadas para tarefas como reconhecimento de fala e tradução de idiomas.
As RNNs têm um loop de feedback que permite que as informações circulem entre as diferentes camadas da rede. Essa capacidade permite que eles aprendam com eventos passados e se lembrem deles. Isso é útil para tarefas como compreender palavras faladas ou traduzir frases.
3. Redes neurais convolucionais
As CNNs são criadas especialmente para o reconhecimento de imagens e são muito boas em detectar padrões complexos. Elas funcionam como as redes neurais comuns. No entanto, elas têm uma camada exclusiva chamada camada convolucional que processa imagens usando operações matemáticas específicas.
Esse recurso ajuda as CNNs a aprender diferentes detalhes de imagens em vários níveis. As CNNs são usadas em tarefas como processamento de fala e imagem. Isso as torna especialmente úteis em áreas como a visão computacional.
Principais recursos das redes neurais
As redes neurais têm alguns recursos poderosos que as ajudam a resolver problemas, da mesma forma que os humanos, especialmente quando trabalham com grandes quantidades de dados:
Aprendizagem adaptativa: As redes neurais podem aprender e compreender relações complexas, com base no que já sabem. Por exemplo, o software pode usar a aprendizagem adaptativa para ajudar a ensinar disciplinas como matemática e artes da linguagem.
Auto-organização: Eles podem ordenar e classificar grandes quantidades de dados. Isso os torna excelentes para lidar com tarefas visuais complicadas, como a análise de imagens médicas.
Operação em tempo real: Às vezes, as redes neurais podem dar respostas imediatas. Isso é útil em situações como carros autônomos e navegação por drones.
Previsão: As redes neurais podem fazer previsões com base em modelos de dados. Isso pode ser aplicado a coisas como previsão do tempo e padrões de tráfego.
Tolerância a falhas: Se partes de uma rede neural estiverem danificadas ou faltando, ela ainda poderá funcionar preenchendo as lacunas. Isso é especialmente importante em áreas como a exploração espacial, onde os dispositivos eletrônicos podem falhar.
Aplicações comuns de redes neurais que você precisa conhecer.
A rede neural tem muitas aplicações práticas. Agora, vamos dar uma visão geral de como elas são comuns em nossas vidas e como são usadas pelas pessoas.
Análise preditiva
Uma das aplicações mais comuns das redes neurais é nos modelos de previsão. Essas redes podem ajudar a prever ocorrências futuras, como a probabilidade de alguém ficar inadimplente em um empréstimo ou quantos produtos serão vendidos nos próximos meses.
Essas informações podem ajudar as organizações comerciais nos processos de tomada de decisão.
Por exemplo, se você deve aprovar um empréstimo para alguém ou a quantidade de estoque a ser encomendada. Eles também podem ser usados para prever os resultados de jogos esportivos ou eleições.
Imagens médicas
Os profissionais usam redes neurais para ajudar a ler imagens médicas, como raios X e ressonâncias magnéticas, na área da saúde. Esses sistemas de IA podem analisar imagens muito mais rapidamente do que um ser humano. Eles também podem trabalhar 24 horas por dia sem se cansar ou precisar de intervalos.
Carros autônomos
As redes neurais também ajudam a impulsionar os carros autônomos. Enquanto dirigem, esses carros precisam acompanhar muitas coisas diferentes que acontecem ao mesmo tempo, muitas vezes de forma imprevisível. A IA desses carros precisa tomar decisões rápidas com base nos dados coletados. As redes neurais permitem o pensamento complexo necessário para que um carro autônomo navegue com segurança.
Defesa
Todo país precisa de uma equipe de defesa forte para se proteger. Os países avançados podem usar redes neurais para acessar e analisar dados militares. Isso ajuda a aprimorar seus sistemas de defesa. Os países estão usando essas tecnologias para aprimorar suas estratégias de defesa.
As redes neurais desempenham funções importantes na defesa, ajudando em tarefas como a localização de objetos. Elas também ajudam a analisar ataques e gerenciar a logística. Elas também são usadas para controlar drones e monitorar os mares. Elas podem até mesmo supervisionar patrulhas aéreas. Todas essas coisas ajudam a criar sistemas de defesa eficazes.
Processamento de linguagem natural
Isso ajuda os computadores a entender e responder a textos escritos. É usado em chatbots e assistentes virtuais. Isso é especialmente verdadeiro no setor bancário, para ajudar os clientes. A PNL também pode classificar, analisar e resumir informações. Além disso, ela permite que os computadores criem novos textos usando grandes modelos de linguagem que foram treinados com muitos dados.
Reconhecimento de voz
A tecnologia de reconhecimento de voz permite que as máquinas entendam as palavras faladas, identifiquem o idioma e até mesmo percebam o tom do locutor. Essa tecnologia ajuda em coisas como transcrever conversas, criar legendas automáticas e classificar as solicitações telefônicas dos clientes com base no serviço de que precisam.
Previsão do mercado de ações
As redes neurais estão sendo usadas para prever os preços das ações e ajudar nas escolhas de investimento. Essa tarefa pode ser difícil para os métodos tradicionais, mas as redes neurais podem aprender e se ajustar, o que as torna uma ótima opção para esse trabalho.
Com o tempo, foi demonstrado que as redes neurais podem prever com sucesso os preços das ações. À medida que essas redes se aprimoram, podemos esperar que sejam ainda mais usadas para previsões do mercado de ações.
Otimização da cadeia de suprimentos
Uma aplicação importante das redes neurais artificiais é a previsão do consumo de um produto na cadeia de suprimentos. Isso ajuda as empresas a encomendar a quantidade certa de estoque.
Com isso, as empresas podem economizar dinheiro e trabalhar com mais eficiência. As redes neurais conseguem isso reconhecendo padrões no comportamento do cliente.
Assistentes virtuais ativados por voz
Os assistentes virtuais ativados por voz usam reconhecimento de fala baseado em redes neurais. Assim, o dispositivo pode reconhecer sua fala e reagir de acordo.
Essas redes avançadas podem até mesmo captar o tom e o contexto de suas palavras. Isso faz com que a conversa pareça mais natural.
Considerações finais
As redes neurais têm muitos usos. Elas variam desde o reconhecimento de rostos até a previsão do tempo. Elas funcionam como camadas conectadas, de forma semelhante ao funcionamento do cérebro humano. Elas podem lidar com muitas tarefas usando apenas algumas entradas simples. Os algoritmos de redes neurais facilitaram a avaliação de dados e aprimoraram os algoritmos tradicionais.
