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Redes neurais: o que são e qual o seu papel nas tomadas de decisão?

As redes neurais são sistemas de computação desenvolvidos para funcionar assim como o cérebro humano, sendo capazes de identificar padrões, reconhecer vozes e adquirir conhecimento ao longo do tempo.

Você provavelmente já ouviu falar da Alexa, por exemplo. Esse é um exemplo de rede neural que aprende com o dono e reconhece seus hábitos para sugerir músicas ou produtos. 

Nesse artigo, entenderemos melhor como esses mecanismos funcionam e como podemos utilizá-los a favor do nosso negócio. Continue lendo para conversarmos mais um pouco.

O que são as redes neurais?

Para entendermos como as redes neurais artificiais funcionam, devemos compreender nosso próprio sistema. O cérebro tem uma rede de neurônios que se comunicam entre si através de impulsos elétricos; certos impulsos desencadeiam ações correspondentes que são memorizadas à medida que crescemos

As redes neurais artificiais foram criadas em 1943, a partir dos estudos com inteligências artificiais, com o objetivo de copiar o funcionamento do cérebro humano

Inicialmente, a pretensão era criar máquinas que pudessem realizar e pensar tanto quanto um ser humano. Contudo, o objetivo se desviou para criar aparatos que obedecessem a comandos específicos, tais como os ativados por voz como a Alexa ou a Siri.

Vale ressaltar que esses sistemas podem ser usados em diferentes escalas, desde níveis domésticos para ajudar em tarefas simples, até um armazenamento e gerenciamento de dados de empresas a nível Big Data. Nesses casos, os sistemas usados são mais potentes e são chamados de Deep Learning

Como aplicar as redes neurais na prática?

Para aplicar essa tecnologia na prática, é necessário definir o objetivo da aplicação das redes neurais na sua empresa, ou seja, identificar qual problema deve ser solucionado e, então, partir para as especificidades do sistema aplicado.

A partir disso, você deve seguir alguns passos:

  1. Definir como será feita a coleta de dados, bem como a forma que eles serão agrupados;
  2. Definir o modelo de algoritmo, ou seja, quantas camadas irão compor o sistema e qual será a ativação do neurônio artificial;
  3. Treinar a máquina – essa é uma etapa de testes e adaptações baseada no estudo dos pesos de cada comando e estímulo, e pode acontecer de diferentes formas:
    1. aprendizado supervisionado: um estímulo é utilizado para informar à rede quais respostas são esperadas ou não;
    2. aprendizado por reforço: baseado em recompensas ou punições para respostas certas ou erradas;
    3. aprendizado não supervisionado: acontece naturalmente, sem estímulos externos.
  4. Testar as respostas obtidas, a fim de encontrar respostas que não foram previstas e podem impactar o resultado final.
  5. Inaugurar a aplicação final, utilizada pela equipe.

Quais os tipos de redes neurais?

Ainda devido à sua complexidade, os sistemas de redes neurais são aperfeiçoados de diferentes maneiras com diferentes fins, por exemplo:

  • Convolucionais (RCNs): Popularizam a identificação de objetos e classificação de imagens, como os sistemas de reconhecimento facial, além de serem aplicadas nos sistemas de processamento de linguagem;
  • Recorrentes (RNRs): Com entradas independentes entre si, essas redes apresentam respostas baseadas em dados sequenciais, sendo utilizadas para previsões, análises e aplicações de texto;
  • Feedforward: Funcionam como um sistema de neurônios unidirecional, apenas levando informações adiante sem feedbacks;
  • Autoencoder: Com aprendizado não supervisionado, criam suas próprias camadas de forma progressiva, sendo eficazes em projetos de codificação.

Qual a importância das redes neurais?

Por serem sistemas baseados na mente humana, as redes neurais são capazes de aprender dados e relações interpessoais, assim como gerir informações e fazer previsões com bases em cálculos complexos. 

Devido a essa complexidade, essa tecnologia pode desempenhar as mais diversas tarefas, como:

  • Detecção de fraudes bancárias e médicas;
  • Reconhecimento de voz e caracteres;
  • Diagnósticos médicos;
  • Marketing direcionado;
  • Controle de qualidade de processos;
  • Predições financeiras das esferas do mercado;
  • Otimização logística;
  • Sistemas de controle robóticos;
  • Avaliação do meio ambiente;
  • Identificação de compostos químicos;
  • Interpretação de imagens não tratadas (raios-x, reconhecimento facial…)

Essa versatilidade permite que as redes neurais sejam utilizadas pelos mais diversos setores do mercado atual, desde Lifescience até manufatura e telecomunicações. Por isso, é importante compreender de que forma elas podem ser aplicadas na sua empresa.

Mais um passo em direção ao futuro

Inteligências artificiais e redes neurais soam como planos distantes para um futuro super tecnológico, mas esses aparatos já estão ao nosso alcance. É importante que nos atentemos às novas tecnologias para acompanhar o mercado e modernizar nossos negócios. 

Para isso, confira as soluções em data science da EJFGV. Fazemos questão de te ajudar a dar mais um passo em direção ao sucesso da sua empresa!

1 comentário

NLP: Como O Processamento De Linguagem Natural Se Aplica Na Sua Empresa? | Empresa Júnior FGV · 03/03/2022 às 15:22

[…] a mente humana, é necessário tornar mensagens em linguagem natural compreensíveis para as redes neurais, assim como capacitá-las a formular […]

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