O que é uma rede neural e como ela funciona?

O cérebro humano tem mais de 100 bilhões de neurônios e serve de modelo para a construção de máquinas inteligentes. Desde os anos 50, a ciência computacional trabalha para replicar o sistema de redes neurais usando funções matemáticas e neurônios artificiais que realizam cálculos e transmitem resultados de um neurônio para outro. Neste artigo contamos o que é uma rede neural artificial, como ela funciona e onde é aplicada.

O que é uma rede neural e como funciona?

Uma rede neural artificial é um modelo de aprendizado de máquina que simula o funcionamento do cérebro humano. É composto por uma série de neurônios interconectados que processam informação e a transmitem por meio de conexões ponderadas.

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Uma rede neural básica consiste em camadas de neurônios. Todo o processo começa na camada de entrada onde a informação ou solicitação é recebida. A camada de entrada o transforma em um formato numérico que é compreensível para a máquina.

Esses dados são transmitidos aos neurônios das camadas ocultas e processados de acordo com as fórmulas já incorporadas. Os neurônios sempre produzem um único valor, não importa quantas conexões de saída eles tenham.

A resposta dos neurônios depende dos coeficientes desenvolvidos durante o treinamento. Esses coeficientes são chamados de pesos. Esses coeficientes funcionam como memória: a rede neural lembra como responder a dados com características semelhantes.

Na última camada de saída, a rede neural tira uma conclusão e termina de processar a solicitação.

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Tipos de redes neurais

Os tipos mais comuns de redes neurais artificiais são os seguintes:

• Monocamada

É a rede neural mais simples: possui apenas uma camada de neurônios que projetam a informação de entrada diretamente para a camada de saída, onde são realizados os cálculos. Os neurônios da camada não estão interconectados, permitindo classificar dados linearmente separáveis.

• Multicamadas

Tem várias camadas ocultas e é frequentemente usado em tarefas de classificação e regressão.

• Convolucional

É especializada em processar dados com a estrutura de grade, como imagens e vídeos. É baseada em dados de treinamento e extrai automaticamente as características que serão usadas para classificar objetos.

• Recorrente

Nesse caso, os neurônios não são organizados em camadas: são criadas conexões arbitrárias ou ciclos entre os neurônios, e se consegue que a rede tenha memória. Esse tipo de rede neural processa dados sequenciais ou dados de séries temporais.

• Adversária generativa

Consiste de duas redes: a geradora que cria novos dados e a discriminadora que avalia se os dados são reais ou falsos. As duas redes são treinadas juntas para melhorar a capacidade de gerar dados corretos. Sua principal aplicação é a geração de imagens.

Como as redes neurais são treinadas?

Existem dois métodos principais para o treinamento de redes neurais artificiais, o aprendizado supervisionado e o aprendizado não supervisionado.

No caso do aprendizado supervisionado, o resultado do processamento é comparado com os dados de referência, ou seja, a “resposta correta”. Se a rede der uma resposta incorreta, os coeficientes de peso são ajustados e o processo é iniciado novamente para reduzir a porcentagem de erros. O aprendizado supervisionado é aplicado quando o resultado desejado é conhecido: por exemplo, para classificar imagens, reconhecer som ou voz, etc.

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O aprendizado não supervisionado usa apenas os dados de entrada e permite que a rede identifique padrões. O algoritmo é baseado no conhecimento prévio de quais devem ser os valores de saída. Ao longo do treinamento, o modelo vai ajustando os parâmetros para reduzir a diferença entre os resultados obtidos e os esperados. Este método é aplicado para agrupar dados, identificar anomalias, construir modelos estatísticos e de linguagem.

Para que são usadas?

As redes neurais, como parte da Inteligência Artificial, permitem criar sistemas focados em encontrar uma combinação de parâmetros que melhor se adaptem a um determinado contexto. Esses sistemas são capazes de aprender e melhorar com treinamento. Eles passam em testes em faculdades de Direito ou de negócios, mantêm conversas inteligentes e geram textos completos e coerentes sobre qualquer assunto. Seu potencial chega à medicina, onde ajudam a prever a evolução de patologias, prever reações adversas a medicamentos e analisar exames de pacientes.

As principais tarefas que as redes neurais realizam incluem:

• Classificação

Uma rede neural pode identificar padrões ou escolher um objeto específico do conjunto proposto com base em suas características. É capaz de reconhecer rostos, emoções, vozes e tipos de objetos. É usado em aplicativos como Siri, Busca Por Voz e Google Translate.

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• Regressão

Refere-se a tarefas que exigem que o resultado do processamento seja um número específico. Por exemplo, uma rede LSTM (Long Short-term Memory) permite não apenas prever o valor de uma ação no mercado de ações, mas também analisar por que a ação terá esse valor. A rede LSTM é uma rede neural recorrente que lembra dados em sequências (textos, conversas ou o comportamento histórico de uma ação) e os preserva por um longo tempo. Portanto, pode ter memória de curto como também de longo prazo.

• Previsão de séries temporais

São previsões baseadas em uma série dinâmica de valores coletados durante um período, como mudanças de preços, tendências de consumo, previsões meteorológicas, etc. Assim, o número de acidentes de trânsito pode ser previsto usando os toolboxes (bibliotecas) do Matlab. O sistema pode modelar previsões e revisar a validade do modelo usando métodos de erro estatístico.

• Clustering

Essas tarefas são semelhantes às tarefas de classificação, mas não envolvem categorias predefinidas para dividir os dados. A rede neural cria categorias (clusters) com base nas características comuns dos dados. Isso permite apresentar os dados em formato visual e encontrar semelhanças mesmo nos casos mais improváveis. Assim, as seguradoras podem identificar seguros falsificados, as agências de marketing criam anúncios contextuais e outras estratégias.

A empresa IBM permite que as empresas ajustem suas estratégias de marketing com redes neurais. O assistente de IA do IBM Watson determina o público potencial, seleciona conteúdo relevante e engaja o público-alvo em conversas individuais.

• Geração

Trata-se da geração e da correção automatizada de conteúdo. É aplicada para criar textos exclusivos, arquivos de áudio, vídeos, colorir filmes e até mesmo alterar o fundo de fotos. Por exemplo, a rede neural Midjourney pode gerar imagens exclusivas com base em uma descrição de texto. Modelos de linguagem como BERT e XLNet, bem como o bot ChatGPT, são ferramentas poderosas para gerar, traduzir e resumir textos, responder perguntas, classificar documentos, entre outras coisas.

Redes neurais e ciência de dados

A importância das redes neurais artificiais reside em seu potencial para processar grandes quantidades de dados de forma rápida, eficiente e tomar decisões com assistência humana limitada. São especialmente úteis ao trabalhar com massas de dados não estruturados, como textos, áudios e imagens. Também detectam padrões que são difíceis de identificar usando métodos tradicionais. Isso as torna uma ferramenta ideal para um cientista de dados.

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