Redes neurais: o que são e onde habitam?

Você sabe o que são redes neurais? 

As redes neurais são sistemas de computação com nós interconectados, imitando o funcionamento dos neurônios humanos. Por meio do uso de algoritmos, essas redes reconhecem padrões escondidos e correlações em dados brutos.

Isso permite que elas consigam aprender e melhorar continuamente. 

Parece ultra tecnológico, não é? Porém, a primeira rede neural foi concebida por Warren McCulloch (1898, Orange – 1969, Cambridge) e Walter Pitts (1923, Detroit – 1969, Cambridge) em 1943. Eles não aplicaram sua teoria diretamente num robô ou protótipo de inteligência artificial (IA).

No entanto, eles escreveram um artigo sobre como os neurônios funcionam, modelando assim as ideias de redes neurais e como elas podem funcionar em circuitos elétricos. 

O modelo de McCulloch e Pitts pavimentou o caminho para pesquisas de redes neurais em duas áreas: processos biológicos no cérebro e aplicações em inteligência artificial. 

Onde elas podem ser usadas?

As redes neurais foram idealmente desenvolvidas para ajudar as pessoas a resolver problemas complexos em diversas situações da vida real. Por exemplo: 

  • aprender e modelar relações entre entradas e saídas de dados complexos e não-lineares;
  • realizar generalizações e inferências;
  • revelar padrões e predições ocultas;
  • modelar dados altamente voláteis (relativos ao mercado financeiro, por exemplo);
  • prever fraudes;
  • melhorar processos operacionais e de decisão.  

Tendo em vista todas essas atividades de otimização, atualmente as redes neurais são especialmente usadas em áreas de crédito financeiro, assistência médica, marketing direcionado, robótica, logística e processos, avaliação do ecossistema e biodiversidade, entre outros. 

RNs e o deep learning

Os sistemas de deep learning são desenvolvidos por meio de muitas camadas de redes neurais. Ele ainda permite a captura e mineração de maiores quantidades de de dados – incluindo dados não estruturados. 

Vimos aqui como funciona a inteligência artificial: o deep learning é uma forma de programação de inteligência artificial, responsável pelo reconhecimento facial que você usa no seu celular e pelo sistema de coleta de dados de consumidores em sites de e-commerce. 

Grandes marcas como Amazon, Renner e Submarino já usam essa coleta de dados comportamentais no site para aprimorar a oferta de produtos que será oferecida conforme a navegação do usuário. 

Os principais tipos de RNs

Redes neurais convolucionais (RNCs)

Aqui, existem 5 tipos de camadas: de entradas, de convolução, de agrupamento, as completamente conectadas e as de saída.

Cada camada tem um propósito específico, como de resumo, conexão ou ativação. As redes neurais convolucionais popularizaram a classificação de imagens e a detecção de objetos. No entanto, RNCs também foram aplicadas em outras áreas como previsão e processamento de linguagem natural.

Redes neurais recorrentes (RNRs)

As RNRs usam informações sequenciais, como dados de registro de data e hora de um sensor ou uma frase dita. Elas ainda são utilizadas na previsão e aplicação de séries temporais, análise de sentimento e outras aplicações de texto.

E são as RNRs que são utilizadas nas plataformas de e-commerce, que pontuamos acima.

Redes neurais feedforward

Nelas, a informação é entregue de maneira antecipada de uma camada à seguinte, sempre em frente. Não há loops de feedback;

Redes neurais autoencoder

Elas são utilizadas para criar abstrações chamadas encoders, criados a partir de um conjunto estipulado de entradas. A premissa dos autoencoders é diminuir a sensibilidade ao que é irrelevante e aumentar ao que é relevante.

E aí, o que você achou do uso e da evolução das RNs?

Será que elas poderão se aproximar ainda mais do pensamento humano? Conta para a gente o que você pensa sobre o assunto!