Desmistificando redes neurais: o que são, tipos, aplicações, benefícios e limitações
Nesta publicação, veremos os conceitos introdutórios sobre Redes Neurais Artificiais: modelos computacionais inspirados na estrutura de neurônios interconectados do cérebro humano, que são usados em aprendizado de máquina para reconhecer padrões e tomar decisões.
O que é rede neural artificial?
Em sua essência, uma rede neural consiste em neurônios, que são as unidades fundamentais semelhantes às células cerebrais. Esses neurônios recebem entradas, processam e produzem uma saída. Redes neurais são organizadas em camadas distintas: uma camada de entrada que recebe os dados, várias camadas ocultas que processam esses dados e uma camada de saída que fornece a decisão ou previsão final.
Configurações
- Dentro dos neurônios existem parâmetros ajustáveis, chamados de pesos e vieses. À medida que a rede aprende, esses pesos e vieses são ajustados, determinando a intensidade dos sinais de entrada. Este processo de ajuste é semelhante à evolução da base de conhecimento da rede.
- Antes do início do treinamento, certas configurações, conhecidas como hiperparâmetros, são ajustadas. Estes determinam fatores como a velocidade de aprendizagem e a duração do treinamento. Eles são semelhantes a configurar uma máquina para obter desempenho ideal.
- Durante a fase de treinamento, a rede recebe dados, faz uma previsão com base em seu conhecimento atual (pesos e vieses) e então avalia a precisão de sua previsão. Essa avaliação é feita por meio de uma função de perda, que atua como scorekeeper da rede. Depois de fazer uma previsão, a função de perda calcula o quão longe a previsão estava do resultado real, e o objetivo principal do treinamento passa a ser minimizar essa “perda” ou erro.
- A retropropagação desempenha um papel fundamental neste processo de aprendizagem. Uma vez determinado o erro ou a perda, a retropropagação ajuda a ajustar os pesos e os vieses para reduzir esse erro. Ela atua como um mecanismo de feedback, identificando quais neurônios contribuíram mais para o erro e refinando-os para melhores previsões futuras.
- Para ajustar os pesos e vieses de forma eficiente, são empregadas técnicas como gradiente descendente.
- Por último, um componente essencial das redes neurais é a função de ativação. Esta função decide se um neurônio deve ser ativado com base na soma ponderada de suas entradas e em um viés.
Exemplo: Para visualizar todo o processo, pense em uma rede neural treinada para reconhecer números manuscritos. A camada de entrada recebe a imagem de um dígito manuscrito, processa a imagem através de suas camadas, fazendo previsões e refinando seu conhecimento, até conseguir identificar o número com segurança.
Tipos de redes neurais
Existem vários tipos diferentes de redes neurais projetadas para tarefas e aplicações específicas, como:
- Redes Neurais Feedforward. O tipo mais direto, onde a informação se move em apenas uma direção.
- Redes Neurais Recorrentes (RNN) . Eles possuem loops para permitir a persistência das informações.
- Redes Neurais Convolucionais (CNN) . Usado principalmente para tarefas de reconhecimento de imagem.
- Redes Neurais com Função de Base Radial. Usado para problemas de aproximação de funções.
Casos de aplicação de redes neurais
Reconhecimento de imagem
- Plataformas como o Facebook empregam redes neurais para tarefas como marcação de fotos. Ao analisar milhões de imagens, estas redes podem identificar e marcar indivíduos em fotografias com uma precisão notável.
Reconhecimento de fala
- Assistentes virtuais como Siri e Alexa utilizam redes neurais para compreender e processar comandos de voz. Ao treinar em vastos conjuntos de dados de fala humana de vários idiomas, sotaques e dialetos, eles podem compreender e responder às solicitações dos usuários em tempo real.
Diagnóstico médico
- No setor da saúde, as redes neurais estão revolucionando os diagnósticos. Ao analisar imagens médicas, eles podem detectar anomalias, tumores ou doenças, muitas vezes com maior precisão do que os especialistas humanos. Isto é especialmente valioso na detecção precoce de doenças, potencialmente salvando vidas.
Mercado financeiro
- As redes neurais analisam grandes quantidades de dados financeiros, desde preços de ações, fraudes, até inadimplência; prevendo movimentos econômicos e ajudando investidores e negócios a tomarem melhores decisões.
Benefícios e limitações do uso de redes neurais
Benefícios
- Adaptabilidade: Eles podem aprender e tomar decisões independentes.
- Processamento paralelo: Grandes redes podem processar múltiplas entradas simultaneamente.
- Tolerância ao erro: Mesmo que uma parte da rede falhe, toda a rede ainda poderá funcionar.
Limitações
- Dependência de dados: Eles exigem uma grande quantidade de dados para funcionar de maneira eficaz.
- Baixa explicabilidade: Muitas vezes chamadas de “caixas pretas” porque é um desafio entender como elas derivam de decisões específicas.
- Overfitting: Às vezes, elas podem memorizar dados em vez de aprender com eles.
Redes Neurais vs Aprendizado Profundo
Embora todos os modelos de aprendizado profundo (deep learning) sejam redes neurais, nem todas as redes neurais são aprendizado profundo. O aprendizado profundo se refere a redes neurais com três ou mais camadas. Uma rede neural com uma única camada pode fazer previsões aproximadas, mas camadas ocultas adicionais ajudam a refinar muito mais a precisão.
Concluindo
Apesar de as redes neurais serem preditores altamente poderosos, elas não são uma solução única para tudo. Seu potencial reside no gerenciamento de tarefas complexas que envolvem grandes conjuntos de dados e exigem reconhecimento de padrões ou recursos preditivos. No entanto, para tarefas mais simples ou problemas onde os dados são limitados, os algoritmos tradicionais podem ser mais adequados, além de serem mais práticos do que configurar uma rede neural.
Referências e publicações recomendadas:
Data Science Academy: Deep Learning Book
