Introdução à Aplicação de Rede Neural
O artigo a seguir fornece um esboço para a Aplicação da rede neural em detalhes. A primeira pergunta que surge em nossa mente é o que se entende por Rede Neural Artificial? E por que precisamos da Rede Neural Artificial? Redes Neurais Artificiais são modelos computacionais baseados em redes neurais biológicas. Eles facilitam a solução de problemas, enquanto convencionalmente precisamos escrever um código longo para problemas complexos.
As redes neurais ajudam a resolver os problemas sem uma programação extensa com as regras e condições específicas do problema. São modelos simplificados usados para muitos tipos semelhantes de problemas, com a maior parte da computação matemática complexa, como nos bastidores. As redes neurais são muito mais rápidas na previsão depois de treinadas do que o programa convencional.
Os diferentes tipos de redes neurais são como Rede Neural de Convolução, Rede Neural Feedforward, Rede Neural Recorrente, perceptron multicamada, etc. O modelo de rede neural mais usado é a Rede Neural de Convolução (CNN).
Redes neurais artificiais
Vamos primeiro entender as Redes Neurais Artificiais (RNA) primeiro. Existem principalmente três camadas em redes neurais artificiais.
1. Camada de entrada: a camada de entrada é aquela que contém neurônios responsáveis pelas entradas de recursos. Além dos neurônios para características, também há um neurônio para viés adicionado à camada de entrada. Portanto, existem n + 1 neurônios no total na camada de entrada. A polarização é responsável pela transferência da linha ou curva da origem.
2. Camadas ocultas: as camadas ocultas são as que estão entre as camadas de entrada e saída. O número de camadas ocultas pode variar com base no aplicativo e na necessidade. Redes neurais profundas são aquelas que contêm mais de uma camada oculta.
3. Camada de Saída: A camada de saída contém neurônios responsáveis pela saída do problema de classificação ou previsão. O número de neurônios nele é baseado no número de classes de saída.
Aplicações de redes neurais
As redes neurais artificiais são amplamente usadas em campos como classificação ou rotulagem de imagens, ou na detecção ou tradução de sinais de idiomas como os que encontramos como o Google Translator. Que seja a detecção de falsificação usando algum sinal biométrico ou algum tipo de previsão ou previsão, você pode encontrar tudo isso sob a égide das Redes Neurais Artificiais.
Podemos classificar amplamente os aplicativos nos seguintes domínios:
- Imagens
- Signals
- Língua
1. RNA em imagens
As Redes Neurais Artificiais são amplamente utilizadas em imagens e vídeos atualmente. Podemos encontrar as aplicações de redes neurais desde o processamento e classificação de imagens até a geração uniforme de imagens. Rotulagem de imagem e vídeo também são aplicações de redes neurais. Atualmente, as redes neurais artificiais também são amplamente utilizadas em biometria, como reconhecimento de faces ou verificação de assinaturas.
Reconhecimento de Caracteres: Devemos ter encontrado os sites ou aplicativos que solicitam o upload da imagem de nossos documentos eKYC, certo? Tudo o que eles fazem é reconhecer os caracteres nas imagens de nossos documentos eKYC. Esta é uma aplicação amplamente usada de rede neural que se enquadra na categoria de reconhecimento de padrões. As imagens do documento ou a literatura antiga podem ser digitalizadas usando o reconhecimento de caracteres. Aqui, as imagens digitalizadas dos documentos são alimentadas no modelo e o modelo reconhece as informações textuais nesse documento digitalizado. Os modelos geralmente usados para isso são CNN ou outras redes neurais multicamadas, como rede neural com retropropagação.
Classificação ou rotulagem de imagens: como é bom quando não conseguimos reconhecer algo e usamos a pesquisa de imagens do Google! Isso é exatamente o que é chamado de classificação de imagem ou que rotula as imagens que são alimentadas a ela. Geralmente, a rede neural de convenção ou a rede neural de alimentação direta com retropropagação são geralmente usadas para classificação de imagem. Existem muitos outros modelos também, mas é preciso selecionar um modelo com base no conjunto de dados para treinamento e recursos de interesse.
O aprendizado de transferência pode ser feito usando qualquer modelo pré-treinado se o conjunto de dados do seu problema for semelhante ao conjunto de dados do modelo pré-treinado que você está escolhendo. Existem muitos modelos de classificação de imagens pré-treinados, treinados em milhões de imagens de diferentes centenas e milhares de classes. Alguns dos modelos são ResNet, GoogLeNet, InceptionV3, VGG16, ImageNet e muitos outros estão disponíveis.
Detecção de objetos: a detecção de objetos de imagens é amplamente usada para detectar qualquer objeto e classificar a imagem com base nisso. Ele precisa de um grande conjunto de dados de treinamento com todas as coordenadas do objeto de interesse claramente especificadas. Os modelos de detecção de objetos amplamente utilizados são YOLO (You Only Look Once) e SSD (Single Shot Object Detectors).
Geração de imagens: as gerações de imagens ajudam a gerar imagens falsas com base nos dados. A geração de caricaturas também pode ser considerada uma de suas aplicações. As redes adversas generativas (GAN) são usadas para modelos de geração de imagens. Eles incluem gerador de imagem e discriminador.
2. RNA em Sinais
A RNA é um sistema baseado em uma rede neural biológica, um dos tipos de neurônios na RNA é -
Reconhecimento de fala: O sistema de reconhecimento de fala converte os sinais de fala e os decodifica em texto ou em alguma forma de significado. Podemos dizer que é um exemplo direto de aplicativos em assistentes virtuais ou chatbots. Atualmente, a casa inteligente do Google, Alexa, Siri, assistência do Google ou Cortana são conhecidas por muitos de nós.
3. RNA na Linguagem
Isso pode ser dividido em dois modelos, principalmente como -
Classificação e categorização de texto : a classificação de texto é uma parte essencial da pesquisa e filtragem de documentos, pesquisas on-line na Web e identificação de idiomas e análise de sentimentos. As redes neurais são usadas ativamente para esse tipo de tarefa.
O reconhecimento de entidades nomeadas e partes da marcação de fala são alguns dos aplicativos incluídos no domínio de processamento de linguagem natural (PNL). Os modelos amplamente utilizados são redes de redes neurais recorrentes (RNN) e redes de memória de longo prazo (LSTM). Embora a CNN também seja usada para algumas das aplicações.
Geração de idioma e resumo de documentos: a geração e a parafrasagem de idiomas naturais e o resumo de documentos são amplamente utilizados para gerar os documentos e resumir vários documentos. Seus aplicativos podem ser encontrados na geração de relatórios baseados em texto a partir de tabelas de dados, redação automática de relatórios, resumo de relatórios médicos, geração de histórias e piadas, etc.
O modelo amplamente usado para geração de texto é o modelo de Rede Neural Recorrente (RNN).
Conclusão
As redes neurais ajudam a facilitar problemas difíceis por meio de treinamento extensivo. Eles são amplamente utilizados para classificação, previsão, detecção de objetos e geração de imagens, além de texto.
Artigos recomendados
Este foi um guia para aplicativos em redes neurais. Aqui também discutimos a introdução na aplicação de redes neurais. Você também pode consultar os seguintes artigos para saber mais -
- Classificação da Rede Neural
- Ferramentas de digitalização em rede
- Redes Neurais Recorrentes (RNN)
- Aprendizado de máquina versus rede neural