Redes neurais e Aprendizagem Profunda são atualmente os dois chavões quentes que estão sendo usados hoje em dia com Inteligência Artificial. Os desenvolvimentos recentes no mundo da inteligência artificial podem ser atribuídos a esses dois, pois desempenharam um papel significativo na melhoria da inteligência da IA.
Olhe em volta e você encontrará mais e mais máquinas inteligentes por perto. Graças às Redes Neurais e à Aprendizagem Profunda, os empregos e as capacidades que antes eram considerados o forte dos humanos agora estão sendo executados por máquinas. Hoje, as máquinas não são mais obrigadas a comer algoritmos mais complexos, mas, ao contrário, são alimentadas para se desenvolverem em sistemas autônomos e autodidáticos, capazes de revolucionar muitos setores ao redor.
Redes neurais e Aprendizagem Profunda deram enorme sucesso aos pesquisadores em tarefas como reconhecimento de imagem, reconhecimento de fala, encontrando relações mais profundas em um conjunto de dados. Com a ajuda da disponibilidade de enormes quantidades de dados e poder computacional, as máquinas podem reconhecer objetos, traduzir a fala, treinar-se para identificar padrões complexos, aprender a planejar estratégias e fazer planos de contingência em tempo real.
Então, exatamente como isso funciona? Você sabe que tanto Redes Neutras quanto Aprendizado Profundo relacionadas, na verdade, para entender o Aprendizado Profundo, você deve primeiro entender sobre as Redes Neurais? Leia para saber mais.
O que é uma rede neural?
Uma rede neural é basicamente um padrão de programação ou um conjunto de algoritmos que permite que um computador aprenda com os dados observacionais. Uma rede neural é semelhante a um cérebro humano, que funciona reconhecendo os padrões. Os dados sensoriais são interpretados usando uma percepção de máquina, rotulagem ou agrupamento de entrada bruta. Os padrões reconhecidos são numéricos, contidos em vetores, nos quais os dados, como imagens, som, texto, etc., são traduzidos.
Pense na Rede Neural! Pense como funciona um cérebro humano
Como mencionado acima, uma rede neural funciona exatamente como um cérebro humano; adquire todo o conhecimento através de um processo de aprendizagem. Depois disso, os pesos sinápticos armazenam o conhecimento adquirido. Durante o processo de aprendizagem, os pesos sinápticos da rede são reformados para alcançar o objetivo desejado.
Assim como o cérebro humano, as Redes Neurais funcionam como sistemas paralelos não lineares de processamento de informações que realizam cálculos rapidamente, como reconhecimento e percepção de padrões. Como resultado, essas redes funcionam muito bem em áreas como reconhecimento de fala, áudio e imagem, em que as entradas / sinais são inerentemente não-lineares.
Em palavras simples, você pode se lembrar da Rede Neural como algo que é capaz de armazenar conhecimento como um cérebro humano e usá-lo para fazer previsões.
Estrutura das Redes Neurais
Redes Neurais é composto por três camadas,
- Camada de entrada,
- Camada oculta e
- Camada de saída.
Cada camada consiste em um ou mais nós, conforme mostrado no diagrama abaixo por pequenos círculos. As linhas entre os nós indicam o fluxo de informações de um nó para o próximo. A informação flui da entrada para a saída, ou seja, da esquerda para a direita (em alguns casos, pode ser da direita para a esquerda ou para os dois lados).
Os nós da camada de entrada são passivos, o que significa que eles não modificam os dados. Eles recebem um único valor em sua entrada e duplicam o valor para suas múltiplas saídas. Considerando que, os nós da camada oculta e de saída estão ativos. Assim, eles podem modificar os dados.
Em uma estrutura interconectada, cada valor da camada de entrada é duplicado e enviado para todos os nós ocultos. Os valores que entram em um nó oculto são multiplicados por pesos, um conjunto de números predeterminados armazenados no programa. As entradas ponderadas são então adicionadas para produzir um único número. As redes neurais podem ter qualquer número de camadas e qualquer número de nós por camada. A maioria dos aplicativos usa a estrutura de três camadas com um máximo de algumas centenas de nós de entrada
Exemplo de Rede Neural
Considere uma rede neural reconhecendo objetos em um sinal de sonar e existem 5000 amostras de sinal armazenadas no PC. O PC precisa descobrir se essas amostras representam um submarino, uma baleia, um iceberg, rochas marinhas ou nada? Os métodos DSP convencionais abordariam esse problema com matemática e algoritmos, como correlação e análise de espectro de frequência.
Enquanto com uma rede neural, as 5.000 amostras seriam alimentadas para a camada de entrada, resultando em valores popping da camada de saída. Ao selecionar os pesos adequados, a saída pode ser configurada para relatar uma ampla gama de informações. Por exemplo, pode haver saídas para: submarino (sim / não), rocha marítima (sim / não), baleia (sim / não), etc.
Com outros pesos, as saídas podem classificar os objetos como metal ou não-metal, biológico ou não-biológico, inimigo ou aliado, etc. Sem algoritmos, sem regras, sem procedimentos; apenas uma relação entre a entrada e a saída ditada pelos valores dos pesos selecionados.
Agora, vamos entender o conceito de Deep Learning.
O que é uma aprendizagem profunda
O aprendizado profundo é basicamente um subconjunto das Redes Neurais; talvez você possa dizer uma rede neural complexa com muitas camadas ocultas.
Tecnicamente falando, o aprendizado profundo também pode ser definido como um poderoso conjunto de técnicas para aprendizagem em redes neurais. Refere-se a redes neurais artificiais (RNA) que são compostas de muitas camadas, conjuntos de dados massivos, hardware de computador poderoso para tornar possível um modelo de treinamento complicado.Ele contém a classe de métodos e técnicas que empregam redes neurais artificiais com várias camadas de funcionalidade cada vez mais rica.
Estrutura da rede de aprendizagem profunda
Redes de aprendizagem profunda usam principalmente arquiteturas de redes neurais e, portanto, são frequentemente chamadas de redes neurais profundas. O uso do trabalho “profundo” refere-se ao número de camadas ocultas na rede neural. Uma rede neural convencional contém três camadas ocultas, enquanto as redes profundas podem ter até 120-150.
Aprendizado Profundo envolve alimentar um sistema de computador com muitos dados, que ele pode usar para tomar decisões sobre outros dados. Esses dados são alimentados por meio de redes neurais, como é o caso do aprendizado de máquina. Redes de aprendizagem profunda podem aprender recursos diretamente dos dados sem a necessidade de extração manual de recursos.
Exemplos de Aprendizagem Profunda
A aprendizagem profunda está sendo utilizada atualmente em quase todos os setores, desde o setor automotivo, aeroespacial e de automação até o setor médico. Aqui estão alguns dos exemplos.
- Google, Netflix e Amazon: o Google usa em seus algoritmos de reconhecimento de voz e imagem. A Netflix e a Amazon também usam o aprendizado profundo para decidir o que você quer assistir ou comprar na próxima
- Dirigindo sem motorista: os pesquisadores estão utilizando redes de aprendizagem profunda para detectar automaticamente objetos como sinais de parada e semáforos. A aprendizagem profunda também é usada para detectar pedestres, o que ajuda a diminuir os acidentes.
- Aeroespacial e Defesa: O aprendizado profundo é usado para identificar objetos de satélites que localizam áreas de interesse e identificam zonas seguras ou inseguras para as tropas.
- Graças ao Deep Learning, o Facebook encontra e identifica automaticamente os amigos nas suas fotos. O Skype pode traduzir comunicações faladas em tempo real e com bastante precisão também.
- Pesquisa Médica: Pesquisadores médicos estão usando o aprendizado profundo para detectar automaticamente as células cancerígenas
- Automação Industrial: Aprendizagem profunda está ajudando a melhorar a segurança do trabalhador em torno de máquinas pesadas, detectando automaticamente quando pessoas ou objetos estão dentro de uma distância insegura de máquinas.
- Eletrônica: A aprendizagem profunda está sendo usada na audição automatizada e na tradução da fala.
Conclusão
O conceito de Redes Neurais não é novo e os pesquisadores tiveram um sucesso moderado na última década. Mas o verdadeiro divisor de águas tem sido a evolução das redes neurais profundas.
Ao superar as abordagens tradicionais de aprendizado de máquina, demonstrou que as redes neurais profundas podem ser treinadas e testadas não apenas por poucos pesquisadores, mas também têm o escopo a ser adotado por empresas de tecnologia multinacionais para oferecer melhores inovações em um futuro próximo.
Graças ao Deep Learning e à Neural Network, a IA não está apenas realizando as tarefas, mas começou a pensar!
