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:
- Definir como será feita a coleta de dados, bem como a forma que eles serão agrupados;
- Definir o modelo de algoritmo, ou seja, quantas camadas irão compor o sistema e qual será a ativação do neurônio artificial;
- 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:
- aprendizado supervisionado: um estímulo é utilizado para informar à rede quais respostas são esperadas ou não;
- aprendizado por reforço: baseado em recompensas ou punições para respostas certas ou erradas;
- aprendizado não supervisionado: acontece naturalmente, sem estímulos externos.
- Testar as respostas obtidas, a fim de encontrar respostas que não foram previstas e podem impactar o resultado final.
- 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!
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