Uma rede neural artificial é o que mais comumente se entende por rede neural. É uma série complicada de neurônios artificiais interconectados modelados a partir do cérebro humano e usados em inteligência artificial para processar informações, aprender e fazer previsões.
Como funcionam as redes neurais?
Um neurônio é a célula mais fundamental do cérebro humano. Um cérebro humano tem muitos bilhões de neurônios, que interagem e se comunicam entre si, formando redes neurais.
Esses neurônios recebem muitas entradas, desde o que vemos e ouvimos até como nos sentimos em relação a tudo o que está entre eles, e então enviam mensagens para outros neurônios, que reagem por sua vez. Redes neurais funcionais são o que permitem que os humanos pensem e, mais importante, aprendam.
Como um método de receber grandes quantidades de dados, processá-los e fazer previsões e decisões com base nos dados, as redes neurais do cérebro humano são de longe a força de computação mais poderosa conhecida pelo homem.
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Tipos de Redes Neurais
Uma rede neural é tecnicamente um termo biológico, enquanto uma rede neural artificial é o tipo de rede neural que depende da inteligência artificial. Embora a palavra em si seja mais comumente usada para se referir à rede neural artificial, muitas vezes você verá pessoas se referirem a redes neurais artificiais simplesmente como redes neurais.
Naturalmente, uma rede neural no cérebro humano é muito diferente de uma rede neural construída artificialmente. Ainda assim, a maneira fundamental como eles trabalham para processar informações e fazer previsões permanece a mesma.
Embora uma rede neural artificial não seja uma recriação perfeita de uma rede neural biológica, as redes neurais artificiais são baseadas e modeladas a partir das redes neurais do cérebro, precisamente devido ao poder computacional dessas redes.
Para que servem as redes neurais?
Os humanos usam redes neurais biológicas para processar informações, aprender e fazer previsões, por exemplo, pensar. As redes neurais artificiais funcionam da mesma maneira, mas em menor grau, pois as redes neurais artificiais ainda não podem igualar a complexidade e o poder daquelas encontradas no cérebro humano.
As redes neurais artificiais permitem uma inteligência artificial mais complicada, realista e poderosa por meio do aprendizado profundo, que é o processo de uma rede neural artificial aprender e tomar suas próprias decisões de forma independente.
A inteligência artificial semelhante à humana é possível com uma rede neural avançada e dados suficientes para treinar (ou ensinar) a rede neural. A IA, como aparece nos filmes, ainda não existe hoje, mas se existir, o aprendizado profundo por meio de redes neurais fortalecerá essa inteligência.
FAQ
O que é uma rede neural profunda?
Também conhecido como aprendizado profundo, é um subcampo do aprendizado de máquina em IA. lidar com algoritmos modelados na estrutura e função do cérebro. As redes neurais profundas são projetadas para reconhecer padrões numéricos e traduzi-los em dados do mundo real, como imagens, texto ou áudio.
O que é uma rede neural convolucional?
É uma classe de algoritmos neurais profundos frequentemente usados para analisar imagens visuais. Uma rede neural convolucional recebe uma imagem e extrai recursos usando filtros e é usada principalmente para processamento, classificação e segmentação de imagens.
O que é uma rede neural recorrente?
É um tipo de rede neural artificial normalmente usada para reconhecimento de fala e processamento de linguagem natural. Uma rede neural recorrente usa dados sequenciais ou dados de séries temporais para resolver problemas temporais comuns na tradução de idiomas e reconhecimento de fala.
