Neurônios digitais no comando: tomada de decisão de viagens com Redes Neurais
Introdução às redes neurais e aprendizado profundo — Texto 3
Por Eliéser Ribeiro I Cientista de dados e Head de IA da Provider IT
Uma rede neural é uma estrutura de computação inspirada pelo funcionamento do cérebro humano. Ela é composta de unidades básicas chamadas neurônios, que trabalham em conjunto para resolver problemas complexos.
O Neurônio em redes neurais:
Um neurônio em uma rede neural é uma unidade de processamento que recebe entradas, as processa e produz uma saída. Cada neurônio pode ser visto como um pequeno processador que faz cálculos simples. Na imagem, os neurônios são representados pela caixa com o cálculo de pré-ativação e a decisão final (sim ou não).
Entrada de dados:
Na primeira caixa, temos as entradas de dados (X1, X2, X3), que em nosso exemplo são as variáveis dummies:
- X1: Se temos ou não dinheiro para viajar.
- X2: Se temos ou não companhia para viajar.
- X3: Se temos ou não autorização (visto) para viajar.
Os pesos e sua importância:
Os pesos (W1, W2, W3) são fatores que multiplicam as entradas da rede neural e determinam a importância de cada uma delas no cálculo final. Os pesos são ajustados durante o treinamento da rede para que o modelo aprenda a importância relativa de cada variável de entrada.
Etapa de pré-ativação e viés:
A etapa de pré-ativação é onde o modelo computa a soma ponderada das entradas e seus respectivos pesos, adicionando também um termo conhecido como viés (ou bias). O viés permite que o neurônio ajuste seu limiar de ativação, ou seja, o ponto a partir do qual ele considerará que deve emitir um sinal “sim” ou “não”.
Caixa final e resultado:
Na caixa final, temos a decisão do modelo baseada no cálculo de pré-ativação. Se a soma ponderada for alta o suficiente (acima de um certo limiar), o neurônio “ativa” e o modelo responde que sim, você deve viajar para a Europa. Se não atingir esse limiar, o modelo responde que não, você não deve viajar.
Em resumo, uma rede neural toma decisões complexas com base em entradas simples ao ajustar pesos durante o treinamento. No nosso exemplo, ela ajudaria a decidir se devo ou não viajar para a Europa considerando fatores financeiros, companhia e autorização legal.
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