SAIBA SOBRE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

Redes neurais artificiais são um conceito da computação que visa trabalhar no processamento de dados de maneira semelhante ao cérebro humano. O cérebro é tido como um processador altamente complexo e que realiza processamentos de maneira paralela. Para isso, ele organiza sua estrutura, ou seja, os neurônios, de forma que eles realizem o processamento necessário. Isso é feito numa velocidade extremamente alta e não existe qualquer computador no mundo capaz de realizar o que o cérebro humano faz. 

As redes neurais artificiais são criadas a partir de algoritmos projetados para uma determinada finalidade.

 É impossível criar um algoritmo desse sem ter conhecimento de modelos matemáticos que simulem o processo de aprendizado do cérebro humano. Por este ser um artigo de introdução a este assunto, abordaremos uma explicação conceitual eliminando ao máximo os princípios matemáticos naturalmente relacionados.

Basicamente, uma rede neural se assemelha ao cérebro em dois pontos. o conhecimento é obtido através de etapas de aprendizagem e pesos sinápticos são usados para armazenar o conhecimento. Sinapse é o nome dado à conexão existente entre neurônios. Nas conexões são atribuídos valores, que são chamados de pesos sinápticos. Isso deixa claro que as redes neurais artificiais têm em sua constituição uma série de neurônios artificiais (ou virtuais) que serão conectados entre si, formando uma rede de elementos de processamento.

Existem, basicamente, 3 tipos de aprendizado nas redes neurais artificiais: 

1.Supervisionado: neste tipo, a rede neural recebe um conjunto de entradas padronizados e seus correspondentes padrões de saída, onde ocorrem ajustes nos pesos sinápticos até que o erro entre os padrões de saída gerados pela rede tenham um valor desejado; 

2.Não-supervisionado: aqui, a rede neural trabalha os dados de forma a determinar algumas propriedades dos conjunto de dados. A partir destas propriedades é que o aprendizado é constituído; 

3.Híbrido: neste tipo ocorre uma "mistura" dos tipos supervisionado e não-supervisionado. Assim, uma camada pode trabalhar com um tipo enquanto outra camada trabalha com o outro tipo. 

As redes neurais artificiais podem ser aplicadas para resolver uma grande quantidade de problemas. Um bom exemplo de aplicação são softwares de reconhecimento de voz, que precisam aprender a conhecer a voz de determinadas pessoas. também são usados em rôbos que desarmam bombas.

Sertamente você já usou um scanner para retirar um texto de um jornal, saiba que o software de OCR, que é responsável por isso, precisa aprender a reconhecer caracteres da imagem. Logo, ele certamente possui algoritmos de rede neural. Existem até alguns softwares que aprendem a identificar SPAMs em e-mails e apagá-los. Mas no geral as redes neurais são usadas principalmente em aplicações mais complexas, como em usinas, mercado financeiro.

#Maisbtes

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