O que é uma rede neural?

As redes neurais têm vários casos de uso em diferentes setores, como:

• Diagnóstico médico feito pela classificação de imagens
• Marketing direcionado pela filtragem de mídia social e análise de dados comportamentais
• Previsões financeiras feitas pelo processamento de dados históricos de instrumentos financeiros
• Previsões de demanda de energia e carga elétrica
• Processo e controle de qualidade
• Identificação de compostos químicos

Abaixo, mostramos quatro aplicações importantes das redes neurais.

Visão computacional

A visão computacional é a capacidade dos computadores de extrair informações e insights de imagens e vídeos. Com as redes neurais, os computadores podem distinguir e reconhecer imagens de maneira semelhantes aos humanos. A visão computacional tem várias aplicações, como:

• Reconhecimento visual em carros autônomos para que eles possam reconhecer as placas de trânsito e os outros usuários das vias
• Moderação de conteúdo para remover automaticamente conteúdos inapropriados ou perigosos de arquivos de vídeos e imagens
• Reconhecimento facial para identificar rostos e reconhecer atributos como olhos abertos, óculos e barba
• Rótulo de imagens para identificar logotipos de marcas, roupas, equipamentos de segurança e outros detalhes de imagens

Reconhecimento de voz

As redes neurais podem analisar a fala humana mesmo existindo diversos padrões de fala, tom, altura, idioma e sotaque. Assistentes virtuais como a Amazon Alexa e software de transcrição automática usam o reconhecimento de fala para realizar tarefas como:

• Ajudar atendentes de centrais de atendimento e classificar chamadas automaticamente
• Converter conversas clínicas em documentação em tempo real
• Criar legendas de vídeos e gravações de reuniões com precisão para permitir maior alcance do conteúdo

Processamento de linguagem natural

Processamento de linguagem natural (PLN) é a capacidade de processar textos criados por seres humanos. As redes neurais ajudam os computadores a coletar insights e significados de documentos e dados de texto. O PLN tem vários casos de uso, incluindo as seguintes funções:

• Atendentes virtuais automatizados e chatbots
• Organização e classificação automática de dados gravados
• Análise da inteligência comercial de documentos longos, como e-mails e formulários
• Indexação de frases essenciais que indicam sentimentos, como comentários positivos e negativos em mídias sociais
• Resumo de documentos e geração de artigos para um determinado tópico

Mecanismos de recomendação

As redes neurais podem monitorar as atividades do usuário e desenvolver recomendações personalizadas. Também são capazes de analisar todo o comportamento do usuário e descobrir novos produtos ou serviços que podem interessar um usuário específico. Por exemplo, a Curalate, uma startup sediada na Filadélfia, ajuda as marcas a converter publicações de mídias sociais em vendas. As marcas usam o serviço de marcação inteligente de produtos (IPT) da Curalate para automatizar a coleta e curadoria de conteúdo social gerado pelo usuário. A IPT usa as redes neurais para localizar e recomendar automaticamente os produtos relevantes com base na atividade de mídia social do usuário. Os consumidores não precisam buscar em catálogos online para encontrar um produto específico de uma imagem de mídia social. Ao invés disso, podem usar a marcação automática de produtos da Curalate para comprar o produto com facilidade.

As redes neurais artificiais podem ser categorizadas com base em como os dados fluem do nó de entrada para o nó de saída. Veja alguns exemplos abaixo:

Redes neurais feedforward

As redes neurais feedforward processam dados em uma direção, do nó de entrada para o nó de saída. Cada nó de uma camada está conectado a todos os nós da próxima camada. Com o passar do tempo, uma rede feedforward usa o processo de feedback para aprimorar as previsões.

Algoritmo de backpropagation

As redes neurais artificiais aprendem continuamente usando encaminhamentos de feedbacks corretivos para aprimorar sua análise preditiva. Pense nos dados fluindo do nó de entrada para o nó de saída por meio de vários caminhos diferentes na rede neural. Somente um caminho é o correto, que direcionará o nó de entrada para o nó de saída correto. Para encontrar esse caminho, a rede neural usa um encaminhamento de feedback, que funciona da seguinte maneira:

1. Cada nó tem um palpite sobre o próximo nó do caminho.
2. Ele verifica se o palpite estava correto. Os nós atribuem valores mais altos aos caminhos que levam a palpites mais precisos e valores de peso mais baixo para os caminhos do nó que levam a palpites incorretos.
3. Para o próximo ponto de dados, os nós fazem uma nova previsão usando caminhos de peso mais alto e, em seguida, repetem a etapa 1.

Redes neurais convolucionais

As camadas ocultas nas redes neurais convolucionais executam funções matemáticas específicas, como resumo ou filtragem, chamadas convoluções. Elas são muito úteis para a classificação das imagens, pois podem extrair recursos relevantes das imagens, que são úteis para o reconhecimento e classificação das imagens. O novo formato é mais fácil de processar sem a perda de recursos que são essenciais para uma boa previsão. Cada camada oculta extrai e processa recursos de imagens diferentes, como bordas, cores e profundidade.

A inteligência artificial é um campo da ciência da computação que pesquisa métodos que concedem às máquinas a habilidade de executar tarefas que exigem inteligência humana. Machine learning é uma técnica da inteligência artificial que concede aos computadores acesso a grandes conjuntos de dados e os treina para aprender com esses dados. O software de machine learning encontra um modelo nos dados existentes e aplica esses modelos aos novos dados para tomar decisões inteligentes. O aprendizado profundo é um subconjunto de machine learning que usa as redes de aprendizado profundo para processar dados.

Machine learning versus aprendizado profundo

Os métodos tradicionais de machine learning exigem a contribuição humana para que o software de machine learning funcione de forma satisfatória. Um cientista de dados determina manualmente o conjunto de recursos relevantes que o software precisa analisar. Isso limita a habilidade do software, o que torna o trabalho de criação e gerenciamento muito monótono.

Por outro lado, com o aprendizado profundo o cientista de dados fornece apenas dados brutos ao software. A rede de aprendizado profundo deriva o recurso por si mesmo e aprende de forma mais independente. Ela pode analisar conjunto de dados não estruturados, como documentos em texto, identificar quais os atributos dos dados deve priorizar e solucionar problemas mais complexos.

Por exemplo, se você quiser treinar um software de machine learning para identificar uma imagem de um animal doméstico corretamente, você deverá executar estas etapas:

• Encontre e rotule milhares de imagens de animais domésticos, como cães, gatos, cavalos, hamsters, papagaios etc. manualmente.
• Informe ao software de machine learning quais os recursos ele deve procurar para identificar a imagem usando eliminação. Por exemplo, ele poderá contar o número de patas, depois verificar o formato dos olhos, das orelhas, o rabo, o pelo, etc.
• Avalie e altere manualmente os conjuntos de dados para aprimorar a precisão do software. Por exemplo, se seu conjunto de treinamento tiver muitas fotos de gatos pretos, o software identificará corretamente um gato preto, mas não um branco.
• Porém, no aprendizado profundo, as redes neurais processam todas as imagens e determinam automaticamente que precisam analisar o número de patas e o formato do rosto primeiro, para depois olhar para o rabo e, finalmente identificar o animal na imagem.