O que são redes neurais?

As redes neurais (NN) são modelos computacionais inspirados na estrutura de neurônios interconectados do cérebro humano. Eles são fundamentais para muitos algoritmos de aprendizado de máquina atuais, permitindo que os computadores reconheçam padrões e tomem decisões com base nos dados.

Redes neurais explicadas

Uma rede neural é uma série de algoritmos projetados para reconhecer padrões e relacionamentos nos dados por meio de um processo que imita a forma como o cérebro humano opera. Vamos detalhar isso:

Em sua essência, uma rede neural consiste em neurônios, que são as unidades fundamentais semelhantes às células cerebrais. Esses neurônios recebem entradas, processam-nas e produzem uma saída. Eles são organizados 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.

Os parâmetros ajustáveis dentro desses neurônios são chamados de pesos e vieses. À medida que a rede aprende, esses pesos e vieses são ajustados, determinando a intensidade dos sinais de entrada. Esse processo de ajuste é semelhante à evolução da base de conhecimento da rede.

Antes do início do treinamento, determinadas configurações, conhecidas como hiperparâmetros, são ajustadas. Eles determinam fatores como velocidade do aprendizado e duração do treinamento. Eles são semelhantes à configuração de uma máquina para obter o desempenho ideal.

Durante a fase de treinamento, os dados são apresentados à rede, que faz uma previsão com base no seu conhecimento atual (pesos e vieses) e depois avalia a precisão dessa previsão. Essa avaliação é feita por meio de uma função de perda ou função de custo, que atua como o avaliador da rede. Depois de fazer uma previsão, a função de perda calcula a diferença entre a previsão e o resultado real, e o objetivo principal do treinamento é minimizar essa "perda" ou erro.

A retropropagação desempenha um papel fundamental nesse processo de aprendizado. Depois que o erro ou a perda é determinado, a retropropagação ajuda a ajustar os pesos e vieses para reduzir esse erro. Ele atua como um mecanismo de retroalimentação, identificando quais neurônios contribuíram mais para o erro e refinando-os para melhorar as previsões futuras.

Para ajustar os pesos e vieses com eficiência, são empregadas técnicas como o "descida do gradiente". Imagine que você está andando por um terreno montanhoso e seu objetivo é encontrar o ponto mais baixo. O caminho que você percorre, sempre em direção a um ponto mais baixo, é guiado pela descida do gradiente.

Por fim, um componente essencial das redes neurais é a função de ativação. Essa função decide se um neurônio deve ser ativado com base na soma ponderada de suas entradas e em um viés.

Para visualizar todo o processo, pense em uma rede neural treinada para reconhecer números escritos à mão. A camada de entrada recebe a imagem de um dígito escrito à mão, processa a imagem por meio de suas camadas, fazendo previsões e refinando seu conhecimento, até que possa identificar o número com confiança.

Para que são usadas as redes neurais?

As redes neurais têm um amplo espectro de aplicações, como, por exemplo:

• Reconhecimento de imagens. Plataformas como o Facebook empregam redes neurais para tarefas como marcação de fotos. Ao analisar milhões de imagens, essas redes podem identificar e marcar pessoas em fotos com notável precisão.
• Reconhecimento de fala. Assistentes virtuais como Siri e Alexa utilizam redes neurais para entender e processar comandos de voz. Ao treinar com 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. Na área da saúde, as redes neurais estão revolucionando os diagnósticos. Ao analisar imagens médicas, elas podem detectar anomalias, tumores ou doenças, muitas vezes com maior precisão do que os especialistas humanos. Isso é especialmente valioso na detecção precoce de doenças, com o potencial de salvar vidas.
• Previsão financeira. As redes neurais analisam grandes quantidades de dados financeiros, desde preços de ações até indicadores econômicos globais, para prever os movimentos do mercado e ajudar os investidores a tomar decisões embasadas.

Embora as redes neurais sejam poderosas, elas não são uma solução única para todos os casos. Sua força está em lidar com tarefas complexas que envolvem grandes conjuntos de dados e exigem reconhecimento de padrões ou recursos preditivos. No entanto, para tarefas mais simples ou problemas em que os dados são limitados, os algoritmos tradicionais podem ser mais adequados. Por exemplo, se você estiver classificando uma pequena lista de números ou procurando um item específico em uma lista curta, um algoritmo básico seria mais eficiente e mais rápido do que configurar uma rede neural.

Tipos de redes neurais

Há vários tipos diferentes de redes neurais projetadas para tarefas e aplicações específicas, como:

• Redes neurais feedforward. O tipo mais direto, em que as informações se movem em apenas uma direção.
• Redes neurais recorrentes (RNN). Elas têm laços para permitir a persistência de informações.
• Redes neurais convolucionais (CNN). Usadas principalmente para tarefas de reconhecimento de imagens.
• Redes neurais de função de base radial. Usado para problemas de aproximação de funções.

Quais são os benefícios das redes neurais?

• Adaptabilidade. Elas podem aprender e tomar decisões independentes.
• Processamento paralelo. As grandes redes podem processar várias entradas simultaneamente.
• Tolerância a falhas. Mesmo que uma parte da rede falhe, a rede inteira ainda poderá funcionar.

Quais são as limitações das redes neurais?

• Dependência de dados. Elas exigem uma grande quantidade de dados para funcionar de forma eficaz.
• Natureza opaca. Frequentemente chamadas de "caixas pretas" porque é difícil entender como chegam a determinadas decisões.
• Sobreajuste. Às vezes, elas memorizam dados em vez de aprender com eles.

Redes neurais versus aprendizagem profunda

Embora todos os modelos de aprendizagem profunda sejam redes neurais, nem todas as redes neurais são de aprendizagem profunda. A aprendizagem profunda se refere a redes neurais com três ou mais camadas. Essas redes neurais tentam simular o comportamento do cérebro humano, "aprendendo" com grandes quantidades de dados. Embora uma rede neural com uma única camada possa fazer previsões aproximadas, camadas ocultas adicionais podem ajudar a refinar a precisão. Confira nosso guia sobre aprendizagem profunda versus aprendizagem aprendizado de máquina em um artigo separado. 

Guia para iniciantes para criação de um projeto de redes neurais

Anos atrás, fiz um curso de aprendizagem profunda e tive minha primeira experiência com redes neurais. Aprendi a criar meu próprio classificador de imagens usando apenas algumas linhas de código e fiquei impressionado ao ver que esses algoritmos classificam imagens com precisão.

Atualmente, as coisas mudaram e ficou muito mais fácil para os iniciantes criarem modelos de redes neurais profundas de última geração usando estruturas de aprendizagem profunda como TensorFlow e PyTorch. Você não precisa mais de um Ph.D. para criar uma IA avançada.

Essas são as etapas para criar uma rede neural convolucional simples para classificar fotos de cães e gatos:

1. Obtenha um conjunto de dados de imagens rotuladas de cães e gatos no Kaggle.
2. Use o Keras como estrutura de aprendizagem profunda. Acho que, para quem é iniciante, ele é mais fácil de entender do que o PyTorch.
3. Importe Keras, scikit-learn e bibliotecas de visualização de dados como Matplotlib.
4. Carregue e pré-processe as imagens usando os utilitários do Keras.
5. Visualize os dados - imagens, rótulos, distribuições.
6. Aumente os dados por meio de redimensionamento, rotação, inversão, etc.
7. Crie uma arquitetura de rede neural convolucional (CNN) no Keras. Comece de forma simples.
8. Compile o modelo definindo a função de perda, o otimizador e as métricas a serem monitoradas.
9. Treine o modelo por várias iterações (épocas) para ajustá-lo aos dados.
10. Avalie a precisão do modelo em um conjunto de testes.
11. Se necessário, use modelos pré-treinados como o ResNet ou adicione camadas para aumentar a precisão.
12. Salve e exporte o modelo treinado do Keras.

Estruturas de alto nível, como TorchVision, Transformers e TensorFlow, facilitaram a criação de classificadores de imagens até mesmo para iniciantes. Com apenas um pequeno conjunto de dados rotulados e o Google Colab, você pode começar a criar aplicativos de visão computacional com IA.

Quer saber mais sobre IA e aprendizado de máquina? Confira os seguintes recursos:

• Curso de introdução à aprendizagem profunda com Python
• Tutorial de introdução às redes neurais profundas
• Curso de ChatGPT
• O que é aprendizado de máquina?