Redes neurais: em palavras simples sobre tecnologia complexa
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Redes neurais são as excitantes tecnologias do nosso tempo. Que são treinados em quantidades incríveis de dados e usam esse conhecimento para resolver problemas complexos em áreas demandadas. A cada ano, o interesse pelas redes neurais cresce e as possibilidades que elas oferecem estão se tornando impressionantes.
Neste artigo, veremos o que são redes neurais, como funcionam e quais tarefas resolvem. Também discutiremos o uso de redes neurais em áreas que vão desde o reconhecimento de padrões até o processamento de linguagem natural e veremos como a AWS ajuda no uso de redes neurais. Se você quiser saber mais sobre como as redes neurais estão mudando nosso mundo, leia o artigo até o final.
O conteúdo do artigo:
- O que é uma rede neural?
- Por que as redes neurais são necessárias?
- Arquitetura de rede neural
- Operação de rede neural
- Tipos de Redes Neurais
- Treinamento de redes neurais
- Deep Learning e Redes Neurais
- Aplicação de redes neurais
- AWS e redes neurais
- Conclusão
- Perguntas frequentes
O que é uma rede neural?
Rede neural é um modelo matemático complexo que emula o trabalho dos neurônios no cérebro humano e é capaz de processar dados que antes eram inacessíveis aos computadores. Cada neurônio conectado na rede processa os sinais de entrada e os repassa. Normalmente, uma rede neural consiste em três camadas: entrada, oculta e saída. A camada de entrada recebe dados que alimentam a entrada da rede neural. As camadas ocultas processam esses dados e os passam para a camada de saída, que dá o resultado da rede.
Para processar dados, uma rede neural usa operações matemáticas e métodos de aprendizado. Cada neurônio tem seu próprio peso, que é ajustado durante o processo de aprendizado. Os dados são alimentados na entrada da rede, que passa pelas camadas e é processado pelos neurônios. Durante o processamento, os dados passam por operações matemáticas, onde os pesos de cada neurônio são determinados e ajustados por meio de métodos de treinamento. Após os dados terem passado pelas camadas, o resultado da rede neural é obtido.
As redes neurais encontram aplicações em visão de máquina, reconhecimento de fala e processamento de linguagem natural. Graças à capacidade de processar grandes quantidades de dados, as redes neurais encontram padrões ocultos e resolvem problemas complexos inacessíveis aos computadores.
Por que as redes neurais são necessárias?
O uso de redes neurais está se tornando popular. Eles são usados em áreas como medicina, finanças, manufatura e tecnologia. Por exemplo, as redes neurais são usadas para analisar dados médicos, prever tendências de mercado, controlar processos de fabricação, reconhecimento de fala e imagem e outras tarefas.
A demanda por redes neurais em aprendizado de máquina e inteligência artificial é que elas permitem que um computador aprenda com os dados e produza resultados ainda melhores do que os obtidos de uma pessoa. Por exemplo, as redes neurais aprendem com uma quantidade impressionante de dados, o que lhes permite encontrar padrões e fazer previsões com base nessas informações. Além disso, eles se adaptam às mudanças nas condições e melhoram o desempenho ao longo do tempo.
As redes neurais resolvem problemas que tradicionalmente eram resolvidos apenas com a ajuda da inteligência humana, mas agora são resolvidos automaticamente. Aumentar a produtividade e a precisão do trabalho nas indústrias e melhorar a qualidade de vida das pessoas.
Arquitetura de rede neural
Arquitetura de rede neural é a estrutura e organização de elementos que consistem em neurônios interconectados. Os neurônios são agrupados em camadas que processam sequencialmente os dados de entrada e geram os resultados de saída. A organização das camadas varia dependendo da tarefa específica, seu número e tipo de funções de ativação também podem variar.
função de ativação é uma transformação não linear que é aplicada à soma das entradas ponderadas de cada neurônio. As funções de ativação podem ser dos seguintes tipos, como sigmoidais, tangentes hiperbólicas ou ReLU. A escolha da função de ativação depende da tarefa e das propriedades dos dados de entrada.
Soma ponderada e viés (viés) são os elementos usados em cada neurônio para processar sinais de entrada e gerar um resultado de saída. Os sinais de entrada são multiplicados pelos pesos apropriados, após o que ocorre a soma. Em seguida, um viés (viés) é adicionado à soma e o resultado é passado para a função de ativação. A soma ponderada e o viés (bias) regulam a contribuição de cada neurônio para a formação dos resultados de saída e são a base para o treinamento da rede neural.
Operação de rede neural
A operação de uma rede neural é baseada em dois processos - propagação direta e propagação reversa de um erro (backpropagation). O processo de propagação direta começa com dados de entrada que são alimentados na camada de entrada da rede. Em seguida, os dados passam pelas camadas ocultas, onde seus valores são processados por meio de funções de ativação e, por fim, os dados chegam à camada de saída, onde é obtida a resposta.
Backpropagation é um processo que permite que a rede ajuste os pesos para reduzir o erro. Nesse caso, os erros na camada de saída se propagam de volta pelas camadas ocultas e cada neurônio ajusta o peso de acordo com a contribuição para o erro total.
Métodos de otimização são usados para melhorar o desempenho da rede neural. O primeiro desses métodos é a descida do gradiente, que minimiza a função de perda. Também são utilizados métodos de regularização, que ajudam a evitar o overfitting da rede, e métodos de inicialização de pesos, que iniciam o treinamento da rede com os valores de peso desejados.
Tipos de Redes Neurais
Existem tipos de redes neurais, cada uma delas destinada a resolver um determinado problema.
- O primeiro tipo comum são as redes neurais totalmente conectadas (FFNs). Em que cada neurônio em uma camada está conectado aos neurônios na próxima camada.
- Outro tipo são as Redes Neurais Convolucionais (CNNs), que processam imagens usando filtros para extrair recursos.
- As Redes Neurais Recorrentes (RNNs) operam em dados sequenciais, como sinais de áudio ou textos.
- Generative Adversarial Networks (GANs) são usadas para gerar novos dados que são extraídos de forma realista.
- Autoencoders são usados para reduzir a dimensão dos dados e compactar as informações.
- Existem também redes especiais para processamento de som e texto. Por exemplo, redes neurais recorrentes com memória de longo prazo (LSTM) para trabalhar com dados de fala e redes recorrentes com células GRU para processamento de texto.
Cada tipo de rede neural tem vantagens e desvantagens, e a escolha de um determinado tipo depende da tarefa em questão. Portanto, para obter resultados, é importante estudar cuidadosamente as características de cada tipo e escolher o mais adequado para uma determinada tarefa.
Treinamento de redes neurais
Treinamento de redes neurais é o processo de aprender um computador com base em um conjunto de dados. O que lhe permite reconhecer e classificar informações. Existem três tipos de treinamento de rede neural: supervisionado, não supervisionado e por reforço.
- O aprendizado supervisionado é um tipo comum de aprendizado para redes neurais. Neste caso, para cada valor de entrada existe um valor de saída correspondente. O modelo é treinado em pares de entrada-saída até que possa classificar corretamente novos dados.
- Ao contrário do aprendizado supervisionado, o aprendizado não supervisionado não tem uma saída exata. Em vez disso, a rede neural procura padrões gerais nos dados para classificá-los. Esse tipo é usado em agrupamento, análise associativa e problemas de redução de dimensionalidade.
- O aprendizado por reforço é o treinamento de uma rede neural com base em uma recompensa ou penalidade. Nesse tipo, a rede neural toma decisões com base no estado atual. Então ela recebe uma recompensa ou uma penalidade, dependendo de quão legal ela lidou com a tarefa. Um exemplo desse treinamento seria o controle de um robô.
Os problemas de overfitting e underfitting são os principais problemas no treinamento de redes neurais. O overfitting ocorre quando uma rede neural ajusta os dados de treinamento e não generaliza para novos dados. O underfitting ocorre quando uma rede neural não está devidamente ajustada aos dados de treinamento e não generaliza para novos dados. Esses problemas são resolvidos usando técnicas de regularização. Por exemplo, adicionar ruído aleatório aos dados ou reduzir o número de parâmetros livres no modelo.
Deep Learning e Redes Neurais
Aprendizado Profundo é uma seção de aprendizado de máquina projetada para criar modelos que podem resolver problemas complexos no campo de reconhecimento de padrões, processamento de linguagem natural, visão computacional e controle de voz. Esse treinamento usa redes neurais artificiais com um grande número de camadas ocultas para extrair recursos dos dados automaticamente. Isso permite que os modelos alcancem total precisão nas tarefas. Onde, por exemplo, os métodos tradicionais de aprendizado de máquina apresentam precisão reduzida.
O aprendizado profundo encontra aplicação em áreas como medicina, finanças, publicidade, arte.
- Na medicina, o treinamento é usado para diagnosticar doenças, analisar imagens médicas. E também para processar grandes volumes de dados médicos.
- Em finanças, é usado para análise de mercado, previsão de preços de ações e processamento de solicitações de empréstimos.
- Na publicidade, é utilizado para personalizar campanhas publicitárias e definir estratégias.
Para implementar tal treinamento, são utilizadas bibliotecas como TensorFlow e PyTorch.
- TensorFlow é uma biblioteca do Google para construir e treinar redes neurais artificiais.
- PyTorch é uma biblioteca de código aberto do Facebook. O que fornece o potencial para criar e treinar redes neurais.
Ambas as bibliotecas fornecem ferramentas para construção de modelos, gerenciamento de aprendizado e análise de resultados. Eles também têm uma comunidade de usuários e recursos de aprendizado.
Aplicação de redes neurais
As redes neurais encontram aplicação em vastas áreas devido à capacidade de reconhecer e processar dados. Um exemplo comum seria o reconhecimento de padrões e classificações. Que é usado na medicina para diagnosticar doenças, na indústria automotiva para reconhecer objetos na estrada e em outras áreas.
Outra área em que as redes neurais estão mostrando um desempenho impressionante é o processamento de som e fala. As redes neurais são usadas para reconhecimento de fala e conversão de áudio para texto. Tudo isso os torna úteis em tarefas exigentes, desde a transcrição de fala até a criação de assistentes de voz e dispositivos para pessoas com deficiência auditiva.
Outro exemplo da aplicação de redes neurais é o processamento de palavras e a linguagem natural. As redes neurais são usadas para tradução automática, classificação e resumo de textos. E também para analisar o tom dos textos, o que é útil para rastrear a reputação da marca nas redes sociais e outras plataformas.
O processamento de imagem e vídeo é outra área em que as redes neurais são amplamente utilizadas. As redes neurais são usadas para reconhecer objetos em imagens, determinar limites e texturas. E também para criar filtros e efeitos em tempo real. Na produção de vídeo, as redes neurais são usadas para criar efeitos especiais e animações.
Por fim, a robótica e a automação industrial são áreas em que as redes neurais estão encontrando mais uso. As redes neurais são usadas para treinar robôs e criar sistemas autônomos. Tudo isso permite que eles executem tarefas complexas, como reconhecimento de objetos, navegação e controle do manipulador. Além disso, redes neurais são utilizadas para otimizar a produção e controlar os processos produtivos, o que reduz tempo e custos.
AWS e redes neurais
Amazon Web Services (AWS) é uma plataforma em nuvem que fornece serviços para armazenamento, processamento e análise de dados, incluindo serviços de deep learning. A arquitetura de nuvem da AWS permite que desenvolvedores e pesquisadores criem, implantem e dimensionem recursos de treinamento de rede neural rapidamente.
A AWS fornece serviços de aprendizado profundo, incluindo Amazon SageMaker, Amazon Elastic Inference e Amazon EC2.
- O Amazon SageMaker é um serviço gerenciado de aprendizado de máquina que fornece ferramentas para treinamento, ajuste, depuração e implantação de redes neurais.
- O Amazon Elastic Inference é um serviço que acelera o treinamento de rede neural usando inferência de GPU sem a necessidade de adquirir suas próprias GPUs.
- Amazon EC2 são os recursos de computação na nuvem que são usados para treinar redes neurais.
Para executar e configurar instâncias de treinamento de rede neural na AWS, você escolhe um tipo de instância, sistema operacional e software. A escolha do tipo de instância depende do desempenho necessário e da disponibilidade de recursos. O sistema operacional e o software são escolhidos dependendo dos requisitos da aplicação e treinamento de redes neurais.
Casos de uso prático para serviços de aprendizado na AWS incluem reconhecimento de fala, classificação de imagem e análise de texto. Por exemplo:
- Amazon Rekognition é um serviço que reconhece objetos, faces e texto em imagens e vídeos.
- O Amazon Comprehend é um serviço de análise de texto que extrai frases-chave, tópicos e entidades de textos.
- A AWS fornece uma biblioteca, TensorFlow, que é usada para desenvolver e treinar modelos personalizados de aprendizado de máquina.
Conclusão
As redes neurais são ferramentas no campo do aprendizado de máquina e são usadas em áreas como processamento de imagem, reconhecimento de fala, processamento de texto. As redes neurais podem ser treinadas com e sem professor, bem como com a ajuda de aprendizado por reforço. Problemas de treinamento permanecem overtraining e undertraining.
O aprendizado profundo é um tipo de treinamento de rede neural. Em que ocorre o treinamento de arquiteturas multicamadas. Ele resolve problemas complexos e é usado em áreas como processamento de som e fala, processamento de texto e linguagem natural, bem como em robótica e automação industrial.
Além disso, serviços como AWS, TensorFlow e PyTorch estão no mercado. Esses serviços podem iniciar e configurar instâncias para treinar redes neurais. Esses serviços também fornecem exemplos práticos de aplicativos de aprendizado profundo em áreas populares.
No futuro, as redes neurais continuarão a evoluir e encontrar novas aplicações nos campos. O desenvolvimento de tecnologias de aprendizagem profunda contribuirá para a criação de sistemas demandados. Assim como a aceleração e automação de processos nas indústrias e na vida pública.
Perguntas frequentes
P: O que é uma rede neural?
R: Uma rede neural é um modelo de computador que imita como os neurônios funcionam no cérebro humano. Consiste em muitos neurônios artificiais interconectados. Que processam dados de entrada e geram dados de saída.
P: Para que servem as redes neurais?
R: As redes neurais são usadas para resolver os seguintes problemas. Por exemplo: reconhecimento de padrões; classificação de dados; processamento de som e fala; processamento de texto e linguagem natural; processamento de imagem e vídeo; robótica e automação da produção.
P: Como funciona o treinamento de rede neural?
R: As redes neurais são treinadas enviando um conjunto de dados para a entrada. E então, ajustando os pesos dos neurônios no processo de trabalhar com esses dados. O objetivo do treinamento é atingir um mínimo de erros ao trabalhar com dados.
P: Quais linguagens de programação são usadas para trabalhar com redes neurais?
R: Para trabalhar com redes neurais, são utilizadas as seguintes linguagens de programação, por exemplo: Python, Java, C++, Matlab e outras.
P: Como a AWS ajuda com redes neurais?
R: A AWS fornece serviços de rede neural, incluindo: Amazon SageMaker, AWS Deep Learning AMIs, Amazon Rekognition, Amazon Transcribe, Amazon Polly. Esses serviços podem iniciar e configurar instâncias de treinamento de rede neural. E também use modelos prontos para processamento de dados.
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