O que é uma rede neural?

As redes neurais artificiais (RNA), mais comumente chamadas de redes neurais (RN), são sistemas de computação inspirados nas redes neurais biológicas que constituem o cérebro humano.

Redes neurais: uma breve história

As redes neurais podem parecer novas e excitantes, mas o campo em si não é novo. Em 1958, Frank Rosenblatt, um psicólogo americano, conceituou e tentou construir uma máquina que responde como a mente humana. Ele nomeou sua máquina “Perceptron”.

Para todos os propósitos práticos, as redes neurais artificiais aprendem pelo exemplo, de maneira semelhante às suas contrapartes biológicas. As entradas externas são recebidas, processadas e acionadas da mesma forma que o cérebro humano.

A estrutura em camadas das redes neurais

Sabemos que diferentes seções do cérebro humano estão conectadas para processar vários tipos de informação. Essas partes do cérebro são organizadas hierarquicamente em níveis. À medida que a informação entra no cérebro, cada camada, ou nível, de neurônios faz seu trabalho específico de processar as informações recebidas, derivar informações e transmiti-las para a camada seguinte e mais sênior. Por exemplo, quando você passa por uma padaria, seu cérebro responderá ao aroma de pão recém-assado em etapas:

• Entrada de dados: o cheiro de pão recém-assado
• Pensamento: isso me lembra minha infância
• Tomada de decisão: acho que vou comprar um pouco desse pão
• Memória: mas eu já almocei
• Raciocínio: talvez eu possa fazer um lanche
• Ação: queria um desses pães, por favor.

É assim que o cérebro funciona em etapas. As redes neurais artificiais funcionam de maneira semelhante. As redes neurais tentam simular essa abordagem de várias camadas para processar várias entradas de informações e basear decisões nelas.

Em nível celular ou nível de neurônio individual, as funções são ajustadas. Os neurônios são as células nervosas do cérebro. As células nervosas têm extensões finas conhecidas como dendritos. Eles recebem sinais e os transmitem para o corpo celular. O corpo celular processa os estímulos e toma a decisão de acionar sinais para outros neurônios na rede. Se a célula decidir fazê-lo, a extensão no corpo celular conhecida como axônio conduzirá o sinal para outras células por meio de transmissão química. O funcionamento das redes neurais é inspirado na função dos neurônios em nosso cérebro, embora o mecanismo tecnológico de ação seja diferente do biológico.

Como as redes neurais funcionam de forma semelhante ao cérebro humano

Uma rede neural artificial em sua forma mais básica tem três camadas de neurônios. A informação flui de uma para a outra, assim como no cérebro humano:

• A camada de entrada: o ponto de entrada dos dados no sistema
• A camada oculta: onde a informação é processada
• A camada de saída: onde o sistema decide como proceder com base nos dados

Redes neurais artificiais mais complexas terão várias camadas, algumas ocultas.

A rede neural funciona por meio de uma coleção de nós ou unidades conectadas, assim como os neurônios artificiais. Esses nós modelam vagamente a rede de neurônios no cérebro animal. Assim como sua contraparte biológica, um neurônio artificial recebe um sinal na forma de um estímulo, processa-o e sinaliza outros neurônios conectados a ele.

Mas as similaridades acabam por aí.

O funcionamento neuronal de uma rede neural artificial

Em uma rede neural artificial, o neurônio artificial recebe um estímulo na forma de um sinal que é um número real. Então:

• A saída de cada neurônio é calculada por uma função não linear da soma de suas entradas.
• As conexões entre os neurônios são chamadas de arestas.
• Tanto os neurônios quanto as arestas têm um peso. Este parâmetro se ajusta e muda à medida que o aprendizado prossegue.
• O peso aumenta ou diminui a força do sinal em uma conexão.
• Os neurônios podem ter um limiar. Um sinal é enviado somente se o sinal agregado cruzar esse limiar.

Como mencionado anteriormente, os neurônios se agregam em camadas. Diferentes camadas podem realizar diferentes modificações em suas entradas. Os sinais passam da primeira camada (a camada de entrada) para a última camada (a camada de saída) da maneira discutida acima, às vezes depois de percorrer as camadas várias vezes.

As redes neurais contêm inerentemente algum tipo de regra de aprendizado, que modifica os pesos das conexões neurais de acordo com os padrões de entrada com os quais são apresentadas, assim como uma criança em crescimento aprende a reconhecer animais a partir de exemplos de animais.

Redes neurais e aprendizado profundo

É impossível falar sobre redes neurais sem mencionar o aprendizado profundo. Os termos “redes neurais” e “aprendizagem profunda” são frequentemente usados de forma intercambiável, embora sejam distintos um do outro. No entanto, os dois estão intimamente ligados, pois um depende do outro para funcionar. Se as redes neurais não existissem, o aprendizado profundo também não existiria:

• O aprendizado profundo é a vanguarda de uma entidade que já está na vanguarda, a inteligência artificial (IA).
• O aprendizado profundo é diferente do aprendizado de máquina, projetado para ensinar os computadores a processar e aprender com os dados.
• Com o aprendizado profundo, o computador se treina continuamente para processar dados, aprender com eles e criar mais recursos. As múltiplas camadas de redes neurais artificiais mais complexas são o que tornam isso possível.
• As redes neurais complexas contêm uma camada de entrada e uma camada de saída, assim como as redes neurais de forma simples, mas também contêm várias camadas ocultas. Portanto, elas são chamadas de rede neural profunda e são propícias ao aprendizado profundo.
• Um sistema de aprendizado profundo ensina a si mesmo e se torna mais “conhecido” à medida que avança, filtrando informações através de várias camadas ocultas, de maneira semelhante ao cérebro humano com todas as suas complexidades.

Por que o aprendizado profundo é importante para as organizações

No mundo da tecnologia, o aprendizado profundo é como a nova corrida do ouro ou a mais recente descoberta de petróleo. O potencial do aprendizado profundo despertou o interesse de grandes corporações estabelecidas, bem como startups nascentes e tudo mais. Por quê?

Ele faz parte do panorama geral orientado por dados, em particular graças ao aumento da importância do big data. Se você pensa em dados derivados da Internet como petróleo bruto armazenado em bancos de dados, data warehouses e data lakes, esperando para ser perfurado com várias ferramentas de análise de dados, o aprendizado profundo é a refinaria de petróleo que pega os dados brutos e os converte em produtos finais que você pode usar.

O aprendizado profundo é o objetivo final em um mercado inundado de ferramentas analíticas em um viveiro de dados: sem uma unidade de processamento eficiente e de última geração, extrair qualquer coisa de valor simplesmente não é possível.

O aprendizado profundo tem o potencial de substituir os humanos automatizando tarefas repetitivas. No entanto, o aprendizado profundo não pode substituir os processos de pensamento de um cientista ou engenheiro humano criando e mantendo aplicativos de aprendizado profundo.

Fazendo a distinção entre aprendizado de máquina e outros tipos de aprendizado

Use o aprendizado de máquina

Quando se trata do aprendizado de máquina, trata-se de treinar os algoritmos de aprendizado, como regressão linear, K-means, árvores de decisão, floresta aleatória, algoritmo K-nearest neighbors (KNN) e máquina de vetor de suporte ou algoritmo SVM.

Esses algoritmos vasculham conjuntos de dados, aprendendo à medida que avançam para se adaptar a novas situações e procurar padrões de dados interessantes e perspicazes. Os dados são o substrato-chave para que esses algoritmos funcionem da melhor maneira possível.

Aprendizagem Supervisionada

Os conjuntos de dados usados para treinar o aprendizado de máquina podem ser rotulados. O conjunto de dados vem com uma folha de respostas para informar o computador da resposta certa. Por exemplo, um computador que verifica uma caixa de entrada em busca de spam pode consultar um conjunto de dados rotulado para entender quais e-mails são spam e quais são legítimos. Isso é chamado de aprendizado supervisionado. A regressão ou classificação supervisionada é realizada por meio de regressão linear e algoritmo K-nearest neighbors.

Aprendizagem Não Supervisionada

Quando os conjuntos de dados não são rotulados e algoritmos como K-means são empregados e direcionados para agregar padrões de cluster sem o benefício de folhas de referência, isso é chamado de aprendizado não supervisionado.

Redes neurais e lógica fuzzy

Também é importante fazer a distinção entre redes neurais e lógica fuzzy. A lógica fuzzy permite tomar decisões concretas com base em dados imprecisos ou ambíguos. Por outro lado, as redes neurais tentam incorporar processos de pensamento semelhantes aos humanos para resolver problemas sem primeiro projetar modelos matemáticos.

Como as redes neurais diferem da computação convencional?

Para entender melhor como a computação funciona com uma rede neural artificial, um computador “serial” convencional e suas informações de processo de software devem ser entendidos.

Um computador serial possui um processador central que pode endereçar uma série de locais de memória onde os dados e as instruções são armazenados. O processador lê as instruções e quaisquer dados que a instrução precise de dentro dos endereços de memória. A instrução é então executada e os resultados salvos em um local de memória especificado.

Em um sistema serial ou paralelo padrão, as etapas computacionais são determinísticas, sequenciais e lógicas. Além disso, o estado de uma determinada variável pode ser rastreado de uma operação para outra.

O funcionamento das redes neurais

Em contraste, as redes neurais artificiais não são sequenciais nem necessariamente determinísticas. Elas não contêm nenhum processador central complexo. Ao invés disso, são compostas de vários processadores simples que recebem a soma ponderada de suas entradas de outros processadores.

As redes neurais não executam instruções programadas. Elas respondem em paralelo (de forma simulada ou real) ao padrão de entradas apresentado a ele.

As redes neurais não contêm endereços de memória separados para armazenamento de dados. Em vez disso, as informações estão contidas no estado geral de ativação da rede. O conhecimento é representado pela própria rede, que é literalmente mais do que a soma de seus componentes individuais.

Vantagens das redes neurais sobre as técnicas convencionais

Pode-se esperar que as redes neurais se autotreinem de forma bastante eficiente no caso de problemas em que os relacionamentos são dinâmicos ou não lineares. Essa capacidade é aprimorada ainda mais se os padrões de dados internos forem fortes. Também depende até certo ponto da própria aplicação.

As redes neurais são uma alternativa analítica a técnicas padrão um tanto limitadas a ideias, como suposições estritas de linearidade, normalidade e independência variável.

A capacidade das redes neurais de examinar uma variedade de relacionamentos torna mais fácil para o usuário modelar rapidamente fenômenos que podem ter sido bastante difíceis, ou mesmo impossíveis, de compreender de outra forma.

Limitações das redes neurais

Existem alguns problemas específicos dos quais os usuários em potencial devem estar cientes, particularmente em conexão com redes neurais de retropropagação e alguns outros tipos de redes.

O processo não é explicável

As redes neurais de retropropagação têm sido referidas como a caixa-preta definitiva. Além de delinear a arquitetura geral e possivelmente semear alguns números aleatórios, tudo o que o usuário precisa fazer é fornecer a entrada, manter um treinamento e receber a saída. Alguns pacotes de software permitem que os usuários examinem o progresso da rede ao longo do tempo. A própria aprendizagem nestes casos progride por conta própria.

A saída final é uma rede treinada autônoma, no sentido de que não fornece equações ou coeficientes que definem uma relação além de sua própria matemática interna. A própria rede é a equação final do relacionamento.

Mais lento para treinar

Além disso, as redes de retropropagação tendem a ser mais lentas para treinar do que outros tipos de redes e às vezes requerem milhares de épocas. Isso ocorre porque a unidade central de processamento da máquina deve calcular a função de cada nó e conexão separadamente. Isso pode ser muito complicado e causar problemas em redes muito grandes que contêm uma grande quantidade de dados. No entanto, as máquinas contemporâneas funcionam rápido o suficiente para contornar esse problema.

Aplicações de redes neurais

As redes neurais são aproximadores universais. Eles funcionam melhor se o sistema tiver uma alta tolerância a erros.

As redes neurais são úteis:

• Para entender associações ou descobrir elementos regulares dentro de um conjunto de padrões
• Onde os dados são descomunais, seja em volume ou na diversidade de parâmetros
• Se as relações entre as variáveis são vagamente compreendidas
• Onde as abordagens convencionais falham na descrição de relacionamentos

Esse belo paradigma inspirado na biologia é um dos desenvolvimentos tecnológicos mais elegantes de nossa era.