Como usar redes neurais
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Redes neurais é uma ferramenta que usa os princípios do cérebro para analisar e processar dados. Neste artigo, veremos o que são redes neurais, como funcionam, suas vantagens e desvantagens e como começar a usá-las. Nosso objetivo é ajudá-lo a entender como usar redes neurais e quais possibilidades elas oferecem para resolver todos os tipos de problemas.
O conteúdo do artigo:
- Princípios de operação das redes neurais
- Redes neurais treináveis e não supervisionadas
- Redes neurais totalmente conectadas e convolucionais
- Redes neurais recorrentes
- Treinamento de redes neurais
- O uso de redes neurais
- Redes neurais para classificação
- Redes neurais para previsão
- Redes neurais para processamento de texto
- Redes neurais para processamento de imagens
- Redes neurais para fazer recomendações
- Vantagens e desvantagens do uso de redes neurais
- Vantagens
- Imperfeições
- Como começar com redes neurais
- Escolhendo uma linguagem de programação
- Instalando e usando frameworks para redes neurais
- Pesquisa e preparação de dados
- Configurando redes neurais
- Avaliação dos resultados das redes neurais
- O futuro das redes neurais
- Conclusão
- Perguntas frequentes
Princípios de operação das redes neurais
Princípios de operação das redes neurais Esses são os princípios nos quais se baseia a operação das redes neurais. As redes neurais são modelos de aprendizado de máquina usados para resolver todos os tipos de problemas, como classificação, previsão e reconhecimento de padrões. Os princípios de operação das redes neurais determinam como os dados são alimentados na entrada da rede, como os dados são processados e como os resultados são gerados.
Tipos de redes neurais são a divisão de redes neurais em categorias, dependendo de sua estrutura e método de aprendizado. Existem muitos tipos de redes neurais, mas as principais são redes neurais treináveis e não supervisionadas, redes neurais totalmente conectadas e convolucionais, bem como redes neurais recorrentes. Cada tipo de rede tem suas próprias características e é usado para resolver problemas claros.
Redes neurais treináveis e não supervisionadas
As redes neurais são divididas em treináveis e não supervisionadas. Redes neurais treináveis são usadas para resolver problemas de classificação, previsão, processamento de texto e imagem. Eles são treinados em um conjunto de dados que contém as respostas corretas para um determinado problema. Redes neurais não supervisionadas são usadas para agrupar dados, encontrar dependências ocultas e analisar dados sem respostas corretas. Eles podem ser usados para localizar grupos de objetos semelhantes ou encontrar padrões comuns nos dados.
- Redes neurais treináveis são usadas em vários campos, incluindo medicina, finanças, transporte, processamento de linguagem natural. Eles são usados para construir modelos preditivos, identificar falhas de hardware, detectar fraudes e muito mais.
- Redes neurais não supervisionadas são usadas para analisar grandes quantidades de dados que podem ser difíceis de interpretar e entender. Eles encontram automaticamente dependências e padrões ocultos nos dados. As redes neurais não supervisionadas são usadas para agrupamento de dados, detecção de anomalias e redução da dimensionalidade dos dados.
Redes neurais totalmente conectadas e convolucionais
Redes neurais totalmente conectadas e convolucionais são dois tipos de redes neurais que encontram aplicação em diversas áreas e tarefas de aprendizado de máquina.
- Redes neurais totalmente conectadas - este tipo de redes neurais são usadas para classificação, regressão e outras tarefas. Nessas redes, cada neurônio da camada de entrada está conectado a todos os neurônios da camada oculta e cada neurônio da camada oculta está conectado a todos os neurônios da camada de saída.
- As redes neurais convolucionais são redes complexas e especializadas adequadas para o processamento de imagens e outros tipos de dados com estrutura espacial. Em tais redes, é utilizada uma operação de convolução, que extrai as características da imagem e reduz o número de parâmetros do modelo.
Essas redes neurais possuem suas vantagens e desvantagens, sendo que a escolha de um modelo específico depende da tarefa e requisitos de precisão e velocidade de processamento dos dados.
Redes neurais recorrentes
Redes Neurais Recorrentes (RNN) é um tipo de rede neural usada para analisar uma sequência de dados onde cada elemento da sequência está conectado ao elemento anterior. RNNs são usados em todos os tipos de tarefas, como reconhecimento de fala, tradução automática, análise de texto e geração de texto.
A vantagem do RNN é o uso de informações contextuais, que podem ser críticas para a resolução do problema. A RNN leva em consideração o contexto dos dados de entrada e usa o contexto para prever os valores subsequentes na sequência.
Apesar das vantagens das RNNs, elas também apresentam algumas limitações. Por exemplo, o problema de um gradiente amortecido, quando o gradiente diminui tão rapidamente que o treinamento da rede neural torna-se impossível. Para resolver este problema, foram desenvolvidas modificações RNN, como LSTM (Long Short-Term Memory) e GRU (Gated Recurrent Unit).
Treinamento de redes neurais
Treinamento de redes neurais - uma etapa séria na criação e ajuste de modelos de redes neurais. Esse processo inclui etapas que ajudam a rede neural a “aprender” com os dados. Uma dessas etapas é a rotulagem de dados. Para que a rede neural seja capaz de identificar padrões nos dados, ela deve ser treinada em dados devidamente rotulados, o que a ajudará a entender quais recursos destacar e quais recursos associar.
Outra etapa é a escolha de uma função de erro, que avalia o quão corretamente a rede neural executa a tarefa. A função de erro compara os valores de saída da rede neural com os resultados esperados e determina o quanto eles diferem entre si. Isso ajuda a determinar quais parâmetros da rede neural precisam ser alterados para melhorar seus resultados.
Finalmente, a escolha do algoritmo de aprendizado também desempenha um papel importante no aprendizado de redes neurais. O algoritmo de aprendizado determina como os pesos dos neurônios serão ajustados para reduzir a função de erro. Existem muitos algoritmos de aprendizado diferentes, cada um com suas próprias vantagens e desvantagens, dependendo do tipo de problema a ser resolvido.
O processo de treinamento de redes neurais é uma arte que requer experiência e conhecimento na área de aprendizado de máquina e programação. No entanto, a escolha correta da função de erro, algoritmo de aprendizado e rotulagem de dados são os principais fatores que afetam o desempenho da rede neural.
O uso de redes neurais
O uso de redes neurais encontra aplicação em diversas áreas, tais como: medicina, finanças, processamento de imagem e som, robótica, análise de dados. As redes neurais são utilizadas para resolver problemas de classificação, regressão, segmentação e agrupamento de dados.
- Na medicina, as redes neurais são usadas para diagnósticos, análise de imagens, processamento de sinais, criação de modelos de previsão de doenças e outras tarefas.
- No setor financeiro, as redes neurais são usadas para previsão de mercado, avaliação de risco, análise de credibilidade e outras tarefas.
- Na robótica, as redes neurais são usadas para controlar robôs e tomar decisões com base nos dados de entrada. As redes neurais também são usadas para análise de dados, por exemplo, para processar textos e imagens, analisar redes sociais, determinar o tom das críticas e outras tarefas.
Redes neurais para classificação
Classificação é uma tarefa comum do aprendizado de máquina, que consiste em dividir objetos em grupos de características semelhantes. As redes neurais são usadas para resolver este problema.
- O primeiro tipo de classificação é a classificação binária, quando os objetos são divididos em dois grupos. Por exemplo, a classificação binária é usada para determinar se um e-mail é ou não spam. Para isso, são utilizadas redes neurais treinadas nos dados relevantes e algoritmos de aprendizado selecionados.
- Outro tipo de classificação é a classificação multiclasse, na qual os objetos são divididos em mais de dois grupos. Por exemplo, a classificação multiclasse é usada para reconhecer números manuscritos de 0 a 9. Para resolver esse problema, são usadas redes neurais treinadas em algoritmos como regressão logística multiclasse ou rede neural perceptron multiclasse.
Redes neurais para previsão
As redes neurais são uma ferramenta indispensável para a previsão. Eles são usados para prever séries temporais e valores. Vamos considerar esses dois casos com mais detalhes.
- Previsão de séries temporais: as redes neurais são usadas para prever séries temporais, como preço, temperatura ou dados de vendas. Todos os tipos de redes neurais são usados para isso, como redes neurais recorrentes (RNNs) e redes neurais convolucionais (CNNs). As redes neurais recorrentes são adequadas para analisar sequências de dados onde o histórico de mudanças é importante. As redes neurais convolucionais são usadas para analisar mudanças ao longo do tempo, mas também podem ser aplicadas para analisar mudanças em outros parâmetros.
- Previsão de valor: as redes neurais são usadas para prever valores, como prever preços de ações ou taxas de câmbio. Para isso, são usados tipos de redes neurais como redes neurais totalmente conectadas e redes neurais convolucionais. Redes neurais totalmente conectadas são adequadas para análise de dados com um grande número de variáveis, como dados financeiros. As redes neurais convolucionais podem ser usadas para analisar valores que possuem uma estrutura, como imagens.
Em ambos os casos, o aprendizado supervisionado é usado para previsão, onde a rede neural é treinada em dados históricos para prever valores futuros. Ele usa algoritmos de aprendizado, como backpropagation e técnicas de otimização, como gradiente descendente.
Redes neurais para processamento de texto
O processamento de texto é uma área ativamente explorada da inteligência artificial.
- A classificação de texto é uma tarefa que consiste em determinar a categoria à qual o texto pertence. Com a ajuda de redes neurais, a classificação de textos tornou-se precisa. Existem várias abordagens para classificação de texto usando redes neurais, incluindo o uso de redes neurais convolucionais e recorrentes, bem como combinações desses tipos de redes neurais.
- A geração de texto é uma tarefa que consiste em criar um novo texto com base em alguns dados de entrada. Com a ajuda de redes neurais, a geração de textos tornou-se possível. Por exemplo, uma rede neural pode ser treinada para gerar novos artigos, letras, anúncios, etc. No entanto, a geração de texto usando redes neurais ainda é uma tarefa difícil e requer uma quantidade incrível de dados de treinamento e recursos para treinar uma rede neural.
- O reconhecimento de fala é a tarefa de converter um sinal de áudio em texto. Com a ajuda de redes neurais, o reconhecimento de fala tornou-se possível. Por exemplo, uma rede neural pode ser treinada para reconhecer a fala em vários idiomas, o que é útil para criar assistentes de voz e sistemas de tradução automática. O reconhecimento de fala usando redes neurais ainda é uma tarefa difícil, e requer uma grande quantidade de dados de treinamento e recursos para treinar a rede neural.
Redes neurais para processamento de imagens
O processamento de imagens encontra aplicação em blogs convencionais, sites, remédios e na indústria automotiva.
- As principais tarefas que as redes neurais resolvem para o processamento de imagens são a classificação de imagens. Com a ajuda da classificação, os objetos da imagem são distinguidos, seus tipos e categorias são determinados. Por exemplo, redes neurais podem classificar imagens de carros de acordo com sua marca e modelo.
- Segmentação de imagem é o processo de dividir uma imagem em fragmentos chamados segmentos. Isso permite identificar objetos na imagem, o que é útil em diagnósticos médicos, robótica e outros campos. Por exemplo, redes neurais são usadas para segmentar imagens cerebrais para diagnosticar doenças.
- A detecção de objetos em imagens é a tarefa de detectar objetos em uma imagem e determinar suas coordenadas. Isso é útil na indústria automotiva para determinar a localização e a velocidade de outros veículos na estrada ou em sistemas de vigilância por vídeo para detectar atividades indesejadas.
A utilização de uma rede neural para processamento de imagens é uma ferramenta para resolução de diversos problemas relacionados ao processamento e análise de imagens, e sua aplicação pode ser variada dependendo da tarefa específica.
Redes neurais para fazer recomendações
As redes neurais são usadas para criar sistemas de recomendação que ajudam os usuários a encontrar conteúdo útil.
- O primeiro método é a filtragem colaborativa com base nas preferências do usuário e nas semelhanças entre eles. As redes neurais são utilizadas para treinar um modelo de filtragem colaborativa que leva em consideração não apenas o histórico de ações do usuário, mas também outros parâmetros, como hora do dia, dia da semana, além de dados contextuais, como a geolocalização do usuário.
- As recomendações baseadas em conteúdo são outro método para criar sistemas de recomendação onde as recomendações são baseadas na análise de conteúdo, como textos, imagens ou vídeos. As redes neurais são utilizadas no processamento e classificação de conteúdos a fim de oferecer ao usuário ofertas relevantes. Esses sistemas são úteis para encontrar produtos ou serviços semelhantes adequados aos interesses e necessidades específicas de um usuário.
- Além disso, as redes neurais são usadas para criar sistemas de recomendação híbridos que combinam métodos de filtragem colaborativa e recomendações baseadas em conteúdo. Esses sistemas de redes neurais são usados para analisar conteúdo e oferecer produtos ou serviços relevantes, além de levar em consideração as preferências do usuário com base em seu histórico de atividades e outros parâmetros.
O uso de redes neurais para criar sistemas de recomendação melhora a precisão e a qualidade das recomendações, além de levar em consideração dados contextuais, o que torna o sistema personalizado e útil para os usuários.
Vantagens e desvantagens do uso de redes neurais
Redes neurais são tecnologias no campo do aprendizado de máquina. Eles são usados em todos os tipos de áreas, como classificação, previsão, processamento de palavras e imagens e recomendações. No entanto, esta tecnologia tem vantagens e desvantagens que devem ser consideradas ao usá-la. A seguir, consideraremos as vantagens e desvantagens do uso de redes neurais.
Vantagens
Os benefícios do uso de redes neurais incluem precisão na previsão, aceleração do processo de análise de dados e automatização de tarefas. As redes neurais são usadas para resolver uma gama impressionante de problemas, como classificação, reconhecimento de padrões, previsão, análise de séries temporais e recomendações. Aqui estão os benefícios do uso de redes neurais:
- Precisão da previsão: as redes neurais são treinadas em grandes quantidades de dados, o que lhes permite fazer previsões precisas e prever tendências futuras.
- Aceleração do processo de análise de dados: as redes neurais processam e analisam grandes quantidades de dados em um curto espaço de tempo, o que permite encontrar rapidamente padrões ocultos e obter conclusões precisas.
- Automação de tarefas: As redes neurais são usadas para automatizar tarefas que exigem muito tempo e recursos. Isso pode aumentar a produtividade e simplificar os processos de negócios.
- Trabalhando com dados não estruturados: as redes neurais processam não apenas dados estruturados, mas também dados não estruturados, como textos e imagens, o que as torna uma ferramenta universal para análise de dados.
Imperfeições
Apesar das vantagens, o uso de redes neurais tem suas desvantagens. Vamos dar uma olhada neles:
- A complexidade da configuração de redes neurais. A criação de redes neurais requer conhecimento e habilidades em matemática e programação. Mesmo pequenas mudanças na configuração da rede neural levarão a mudanças em sua operação.
- A necessidade de uma quantidade incrível de dados. Para que uma rede neural funcione com precisão e eficiência, ela precisa fornecer uma grande quantidade de dados. Isso se torna um problema para empresas que não possuem dados suficientes ou não conseguem acesso a eles.
- As limitações de alguns tipos de redes neurais. Alguns tipos de redes neurais são limitados em suas capacidades e não resolvem problemas complexos. Existem também tarefas que são resolvidas apenas por tipos específicos de redes neurais, o que limita sua versatilidade.
- Retreinamento. As redes neurais se adaptam aos dados de treinamento com tanta precisão que começam a responder inadequadamente a novos dados. Esse fenômeno é chamado de overfitting e leva a uma diminuição na precisão da previsão.
Como começar com redes neurais
Começar com redes neurais pode parecer uma tarefa assustadora para quem está começando a aprender essa tecnologia. Porém, hoje existem muitas ferramentas e recursos disponíveis que podem auxiliar no estudo e aplicação prática de redes neurais. Os pré-requisitos necessários para trabalhar com redes neurais são o conhecimento básico de programação e matemática. Abaixo, veremos dicas para iniciantes para ajudá-lo a começar com redes neurais e se beneficiar de seu uso.
Escolhendo uma linguagem de programação
Ao escolher uma linguagem de programação para criar redes neurais, é importante considerar uma série de fatores, como:
- Nível de experiência do desenvolvedor. Cada linguagem possui características próprias, portanto a escolha da linguagem é condizente com o nível de conhecimento e experiência do desenvolvedor.
- Objetivo do projeto. As linguagens de programação são projetadas para resolver todos os tipos de problemas. Algumas linguagens, como Python, são projetadas especificamente para trabalhar com redes neurais, enquanto outras, como Java, podem ser usadas para uma variedade de tarefas.
- recursos e tempo. Algumas linguagens de programação demoram mais para serem desenvolvidas, enquanto outras serão mais rápidas. Além disso, é preciso levar em consideração a disponibilidade de recursos, como bibliotecas e ferramentas, para trabalhar com redes neurais na linguagem de programação escolhida.
Instalando e usando frameworks para redes neurais
Instalar e usar estruturas de redes neurais é um processo complexo, mas quando configurado corretamente, facilita a criação e o treinamento de redes neurais. Aqui estão algumas estruturas populares para trabalhar com redes neurais:
- TensorFlow é uma biblioteca para construção e treinamento de redes neurais desenvolvida pelo Google. Possui um conjunto de ferramentas que o tornam uma escolha popular para trabalhar com redes neurais.
- PyTorch é uma estrutura de aprendizado de máquina desenvolvida pelo Facebook. Ele oferece uma interface simplificada em comparação com o TensorFlow, o que o torna atraente para usuários iniciantes.
- Keras é uma estrutura de aprendizado profundo projetada para funcionar com o TensorFlow. Ele fornece uma interface intuitiva para construir e treinar redes neurais.
Dependendo de suas necessidades e nível de experiência, a escolha da estrutura pode ser diferente. No entanto, todos eles fornecem ferramentas para trabalhar com redes neurais e são usados para resolver uma série de problemas no campo do aprendizado de máquina.
Pesquisa e preparação de dados
Para criar redes neurais, você precisa ter uma grande quantidade de dados que serão usados para treinar e testar modelos. Encontrar e preparar esses dados é um passo sério no trabalho com redes neurais. Abaixo estão alguns pontos a serem considerados:
- Seleção da fonte de dados: os dados podem vir de todos os tipos de fontes. Por exemplo, de bancos de dados abertos, de conjuntos de dados especiais coletados especificamente para esta tarefa, de redes sociais, etc. É importante escolher uma fonte de dados adequada para resolver o problema.
- Limpeza de dados: os dados obtidos de várias fontes podem conter erros, omissões, duplicatas e outras imprecisões. Portanto, é necessário limpá-los antes de utilizá-los em redes neurais.
- Transformação de dados: os dados recebidos das fontes possuem formatos, unidades de medida, sistemas de coordenadas, etc. Portanto, é necessário transformá-los. Para que fiquem no mesmo formato e possam ser usados para treinar modelos de redes neurais.
Configurando redes neurais
A configuração de redes neurais é uma das etapas do trabalho com elas, pois o resultado depende disso. As etapas de configuração estão listadas abaixo:
- Escolher a arquitetura de rede neural ideal para resolver um problema específico.
- Seleção de hiperparâmetros ótimos (número de camadas ocultas, dimensão dos vetores, função de ativação, taxa de aprendizado, etc.).
- Pré-processar e normalizar os dados de entrada para corresponder ao formato necessário para treinar a rede neural.
Após a configuração, é necessário testar e avaliar a qualidade da rede neural. Caso os resultados não sejam satisfatórios, pode-se voltar ao tuning e fazer ajustes na arquitetura ou nos hiperparâmetros.
Observe que a configuração de redes neurais requer um trabalho cuidadoso e experimentação. Mas com a abordagem certa, pode melhorar a qualidade do modelo.
Avaliação dos resultados das redes neurais
A avaliação dos resultados das redes neurais é parte integrante do processo de criação e uso de redes neurais. Abaixo estão três parágrafos informativos sobre métodos para avaliar os resultados de redes neurais:
- métricas de qualidade. As métricas de qualidade são uma forma de avaliar o desempenho das redes neurais. Eles avaliam o quão corretamente a rede neural executa a tarefa. Algumas das métricas de qualidade mais comuns incluem precisão, recall, pontuação F1, AUC-ROC etc. No entanto, lembre-se de que as métricas de qualidade nem sempre refletem o desempenho real de uma rede neural.
- Validação cruzada. A validação cruzada é um método que avalia o desempenho de uma rede neural em dados de teste. Consiste em dividir os dados em partes chamadas “dobras”, e treinar a rede neural em cada dobra, utilizando as dobras restantes para testes. Isso permite que você obtenha uma estimativa confiável do desempenho da rede neural.
- Erro de análise. A análise de erros é uma técnica que determina as causas dos erros da rede neural e melhora seu desempenho. Consiste em analisar cuidadosamente os resultados do trabalho da rede neural e determinar os tipos de erros que ela comete. Por exemplo, uma rede neural pode cometer erros ao classificar objetos de uma determinada classe, o que pode indicar a necessidade de melhorar a qualidade do treinamento dessa classe.
O futuro das redes neurais
Redes neurais é uma área da inteligência artificial que continua a atrair o interesse de pesquisadores e profissionais. Aqui estão algumas tendências que determinarão o futuro do desenvolvimento de redes neurais:
- O desenvolvimento de deep learning e redes neurais profundas que podem lidar com tarefas complexas e ter uma precisão incrível.
- Desenvolvimento de arquiteturas de redes neurais que levem em consideração não apenas dados, mas também contexto e conhecimento de domínio.
- O desenvolvimento de tecnologias de transmissão de dados e computação em nuvem, que permitirão o uso de redes neurais em tempo real e com menor atraso.
As redes neurais podem ser aplicadas em áreas como medicina, finanças, transporte e manufatura. No futuro, as redes neurais terão um papel fundamental na automatização de processos e na melhoria da qualidade de vida das pessoas.
Apesar de todas as oportunidades que as redes neurais apresentam, elas também enfrentam alguns desafios, como garantir segurança, ética e transparência no uso. Além disso, existem desafios relacionados a recursos computacionais, disponibilidade de dados e qualidade do treinamento.
Conclusão
Em conclusão, pode-se notar que as redes neurais são uma tecnologia promissora que vem sendo cada vez mais utilizada em diversas áreas. No entanto, como qualquer outra tecnologia, existem vantagens e desvantagens que devem ser consideradas. Entre as vantagens estão a precisão da previsão, a capacidade de processar grandes quantidades de dados e o aprendizado rápido.
Mas, ao mesmo tempo, as redes neurais exigem muitos dados de treinamento, enorme poder de computação e experiência em programação. Para quem está começando com redes neurais, é recomendado aprender o básico de programação e conceitos matemáticos relacionados a redes neurais. Também vale a pena ficar atento à escolha do framework e da linguagem de programação, bem como dar a devida atenção à preparação e tratamento dos dados.
As perspectivas para o desenvolvimento futuro das redes neurais estão associadas à expansão de suas áreas de aplicação, como automação industrial, medicina e finanças. Além disso, as redes neurais continuarão evoluindo no sentido de aumentar o desempenho e reduzir os custos de treinamento. As redes neurais são uma ferramenta que melhora a precisão da resolução de problemas em todos os tipos de áreas e continuarão a se desenvolver e melhorar no futuro.
Perguntas frequentes
P: O que é uma rede neural?
R: Uma rede neural é um algoritmo de aprendizado de máquina que imita o funcionamento do cérebro humano e usa neurônios conectados para processar informações.
P: Para que servem as redes neurais?
R: As redes neurais são usadas para resolver problemas como: reconhecimento de padrões, classificação de dados, previsão, análise de dados, processamento de linguagem natural.
P: Que tipos de redes neurais existem?
R: Existem muitos tipos de redes neurais, como redes neurais simples, redes neurais convolucionais, redes neurais recorrentes, redes neurais profundas, etc. Cada tipo de rede neural é otimizado para um tipo específico de tarefa.
P: Como as redes neurais são treinadas?
R: As redes neurais são treinadas usando dados rotulados. Onde os algoritmos de aprendizado ajustam os pesos e os parâmetros de rede de forma a minimizar o erro de previsão.
P: Quais linguagens de programação são usadas para criar redes neurais?
R: Várias linguagens de programação são usadas para criar redes neurais, como Python, C++, Java, MATLAB. No entanto, a maioria dos frameworks e bibliotecas para criação de redes neurais estão disponíveis para Python.
P: Quais são os desafios enfrentados pelas redes neurais?
R: Apesar das muitas vantagens das redes neurais, elas também enfrentam desafios como dados de treinamento limitados, dificuldade na interpretação dos resultados, problemas de segurança, etc.
P: Quais são as perspectivas para o desenvolvimento futuro de redes neurais?
R: O futuro das redes neurais promete ser animador, com aplicações em áreas como medicina, automotiva, finanças, educação, etc. No entanto, também é possível enfrentar novos desafios e complexidades, como questões éticas e de privacidade, bem como a necessidade de desenvolvimento e treinamento contínuos de modelos de redes neurais para melhorar sua precisão.
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