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Redes Neurais: o que são e porque podem representar a evolução dos negócios

Redes neurais artificiais são sistemas computacionais capazes de reconhecer por meio de aprendizagem de máquina e de modelos matemáticos.


Acompanhe o artigo até o final e entenda porque essa técnica representa a evolução dos negócios!

O que são as redes neurais?

As redes neurais são modelos computacionais inspirados no sistema nervoso. Funcionam de forma interconectada, simulando as redes neurais naturais.

As redes neurais também são idealmente desenvolvidas para ajudar as pessoas a resolver problemas complexos em diversas situações da vida real. Elas podem aprender e modelar relações entre entradas e saídas de dados que são não-lineares e complexos; realizar generalizações e inferências; revelar relacionamentos, padrões e predições ocultas e modelar dados altamente voláteis (como dados de séries temporais financeiras) e variâncias necessárias para prever eventos raros.

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Como é o aprendizado nas redes neurais?

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. 

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. Uma 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.

Tendo uma rede neural montada, uma série de valores podem ser aplicados sobre um neurônio, sendo que este está conectado a outros pela rede. Estes valores (ou entradas) são multiplicados no neurônio pelo valor do peso de sua sinapse. Então, esses valores são somados. Se esta soma ultrapassar um valor limite estabelecido, um sinal é propagado pela saída (axônio) deste neurônio. Em seguida, essa mesma etapa se realiza com os demais neurônios da rede. Isso quer dizer que os neurônios vão enfrentar algum tipo de ativação, dependendo das entradas e dos pesos sinápticos.

Existem várias formas de se desenvolver uma rede neural. Ela deve ser montada de acordo com o(s) problema(s) a ser(em) resolvido(s). Em sua arquitetura são determinados o número de camadas usadas (as camadas são formadas por neurônios), a quantidade de neurônios em cada camada, o tipo de sinapse utilizado, etc.


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

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;

Não-supervisionado: neste tipo, 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;

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.

Quais são os benefícios de uma rede neural?

Existem muitas aplicações para as redes neurais na indústria, nos mais diversos setores e segmentos. As redes neurais possuem uma capacidade enorme de processamento, monitoramento e controle de dados.

Em resumo, as redes neurais artificiais podem ser utilizadas em quaisquer indústrias, seja para facilitar o acesso a informações e insights, calcular e prever resultados, melhorar processos ou estudar e prever o comportamento do cliente.

Confira exemplos:

  • Detecção de fraude bancária, assistência médica e seguro auto;
  • Otimização de logística para o setor de transportes;
  • Processamento de linguagem natural;
  • Medicina diagnóstica;
  • Ações de marketing;
  • Predições de mercado financeiro;
  • Previsão de carga elétrica e demanda de energia;
  • Controle de qualidade e de processos.

Redes neurais e machine learning

O conceito de machine learning trata exatamente do aprendizado das máquinas de maneira autônoma possibilitado pelas redes neurais artificiais. Quando as máquinas são expostas a um ambiente com dados e conseguem coletá-los, entender padrões e aprender com eles, temos o chamado machine learning.

Quanto mais uma máquina aprende por conta própria, mais complexas se tornam as tarefas que ela consegue executar. Um computador pode conseguir examinar e entender diferentes estruturas de dados sem conhecê-las previamente.

O machine learning ganha cada vez mais espaço na indústria porque ajuda a gerar conclusões e insights muito valiosos, com análise em tempo real de um volume de dados muito grande. Uma fábrica com machine learning tem uma grande vantagem competitiva em relação às outras.

Redes neurais e deep learning

O deep learning é uma aprendizagem de padrões bastante complexos que as redes neurais possibilitam a uma máquina. Essa aprendizagem é autônoma e se aproxima do padrão dos processos do cérebro humano. Aqui entra a aprendizagem do reconhecimento de voz, imagens, fotos e pessoas, por exemplo.

Com o deep learning, é possível, por exemplo, detectar pequenas falhas de ferramentas baseadas em qualquer desvio do comportamento padrão aprendido pela máquina. Essas alterações são detectadas por sensores colocados nas ferramentas e previnem desperdício, erros e retrabalho.

O deep learning ajuda a realizar localização de peças, classificação e reconhecimento de características de um produto, aplicação e análise de critérios de qualidade e várias outras funções que otimizam toda a fábrica e o processo de produção.

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