O que são redes neurais?
As redes neurais são modeladas após o cérebro humano para reconhecer padrões. Eles pegam conjuntos de dados e reconhecem o padrão. Eles ajudam a agrupar dados não rotulados com base nas semelhanças, ou seja, ajudam na classificação e agrupamento. Eles podem se adaptar às mudanças e gerar o melhor resultado possível, sem a necessidade de redesenhar os critérios de saída.
Definição de rede neural
A rede neural é um conjunto de algoritmos padronizados após o funcionamento do cérebro humano e do sistema nervoso humano. Um neurônio é uma função matemática que recebe entradas e as classifica de acordo com o algoritmo aplicado. É composto por uma camada de entrada, várias camadas ocultas e uma camada de saída. Possui camadas de nós interconectados. Cada nó é uma percepção que alimenta o sinal em uma função de ativação.
Entendendo a Rede Neural
As redes neurais são treinadas e ensinadas, assim como o cérebro em desenvolvimento de uma criança é treinado. Eles não podem ser programados diretamente para uma tarefa específica. Eles são treinados de tal maneira que eles podem se adaptar de acordo com a mudança de entrada. Existem três métodos ou paradigmas de aprendizado para ensinar uma rede neural.
- Aprendizado supervisionado
- Aprendizagem por Reforço
- Aprendizagem não supervisionada
Vamos discuti-los em breve,
1. Aprendizado supervisionado
Como o nome sugere, aprendizado supervisionado significa na presença de um supervisor ou professor. Isso significa que um conjunto de dados rotulados já está presente com a saída desejada, ou seja, a ação ideal a ser executada pela rede neural que já está presente em alguns conjuntos de dados. A máquina recebe novos conjuntos de dados para analisar os conjuntos de dados de treinamento e produzir a saída correta.
É um sistema fechado de feedback, mas o ambiente não está no circuito.
2. Aprendizado por Reforço
Nisso, o aprendizado do mapeamento de entrada e saída é feito pela interação contínua com o ambiente, para que o índice escalar de desempenho possa ser minimizado. Nisso, em vez de um professor, há um crítico que converte o sinal de reforço primário, ou seja, a entrada escalar recebida do ambiente em sinal de reforço heurístico (sinal de reforço de alta qualidade) também uma entrada escalar.
O objetivo deste aprendizado é minimizar o custo da função, ou seja, o custo cumulativo esperado das ações executadas em uma sequência de etapas.
3. Aprendizagem não supervisionada
Como o nome sugere, não há professor ou supervisor disponível. Nisso, os dados não são rotulados nem classificados e nenhuma orientação prévia está disponível para a rede neural. Nesse sentido, a máquina deve agrupar os conjuntos de dados fornecidos de acordo com as semelhanças, diferenças e padrões sem treinamento prévio.
Trabalhando com rede neural
A rede neural é um gráfico ponderado em que os nós são os neurônios e as conexões são representadas por arestas com pesos. Ele recebe informações do mundo exterior e é denotado por x (n).
Cada entrada é multiplicada pelos seus respectivos pesos e depois são adicionados. Um viés é adicionado se a soma ponderada for igual a zero, onde o viés é inserido como 1 com o peso b. Em seguida, essa soma ponderada é passada para a função de ativação. A função de ativação limita a amplitude da saída do neurônio. Existem várias funções de ativação, como a função Threshold, a função linear por partes ou a função Sigmoide.
A arquitetura da rede neural
Existem basicamente três tipos de arquitetura da rede neural.
- Rede de avanço de camada única
- Rede de feedforward de várias camadas
- Rede recorrente
1. Rede feedforward de camada única
Nisto, temos uma camada de entrada de nós de origem projetada em uma camada de saída de neurônios. Esta rede é uma rede feedforward ou acíclica. É denominado como uma única camada porque se refere apenas aos neurônios de computação da camada de saída. Nenhum cálculo é realizado na camada de entrada, portanto, não é contado.
2. Rede de avanço de várias camadas
Neste, há uma ou mais camadas ocultas, exceto as camadas de entrada e saída. Os nós desta camada são chamados neurônios ocultos ou unidades ocultas. O papel da camada oculta é intervir entre a saída e a entrada externa. Os nós da camada de entrada fornecem sinal de entrada para os nós da segunda camada, isto é, a camada oculta, e a saída da camada oculta atua como uma entrada para a próxima camada e isso continua no restante da rede.
3. Redes Recorrentes
Uma recorrente é quase semelhante a uma rede de feedforward. A principal diferença é que ele tem pelo menos um loop de feedback. Pode haver zero ou mais camadas ocultas, mas pelo menos um loop de feedback estará lá.
Vantagens da rede neural
- Pode trabalhar com informações incompletas depois de treinado.
- Ter capacidade de tolerância a falhas.
- Tenha uma memória distribuída
- Pode fazer aprendizado de máquina.
- Processamento paralelo.
- Armazena informações em uma rede inteira
- Pode aprender relacionamentos não lineares e complexos.
- A capacidade de generalizar, ou seja, pode inferir relacionamentos invisíveis depois de aprender com alguns relacionamentos anteriores.
Habilidades de rede neural necessárias
- Conhecimento de matemática aplicada e algoritmos.
- Probabilidade e estatística.
- Computação distribuída.
- Habilidades fundamentais de programação.
- Modelagem e avaliação de dados.
- Engenharia de software e design de sistemas.
Por que devemos usar redes neurais?
- Ajuda a modelar as relações não-lineares e complexas do mundo real.
- Eles são usados no reconhecimento de padrões porque podem generalizar.
- Eles têm muitos aplicativos, como resumo de texto, identificação de assinatura, reconhecimento de manuscrito e muito mais.
- Ele pode modelar dados com alta volatilidade.
Escopo das redes neurais
Ele tem um amplo escopo no futuro. Os pesquisadores estão constantemente trabalhando em novas tecnologias baseadas em redes neurais. Tudo está se convertendo em automação, portanto, eles são muito eficientes ao lidar com mudanças e podem se adaptar de acordo. Devido ao aumento de novas tecnologias, existem muitas vagas para engenheiros e especialistas em redes neurais. Portanto, no futuro, também as redes neurais serão um grande fornecedor de emprego.
Como esta tecnologia o ajudará no crescimento da carreira
Há um enorme crescimento na carreira no campo das redes neurais. Um salário médio de engenheiro de redes neurais varia de US $ 33.856 a US $ 153.240 por ano, aproximadamente.
Conclusão
Há muito a ganhar com as redes neurais. Eles podem aprender e se adaptar de acordo com o ambiente em mudança. Eles contribuem para outras áreas, bem como no campo da neurologia e psicologia. Portanto, há um enorme escopo de redes neurais nos dias de hoje e no futuro.
Artigos recomendados
Este foi um guia para O que são redes neurais? Aqui discutimos os componentes, trabalho, habilidades, crescimento na carreira e vantagens das redes neurais. Você também pode consultar nossos outros artigos sugeridos para saber mais -
- O que é a tecnologia de Big Data?
- Aprendizado de máquina versus rede neural
- O que é inteligência artificial
- Introdução ao aprendizado de máquina
- Introdução à Classificação de Redes Neurais
- Função por partes no Matlab
- Implementação de redes neurais