Uma Introdução às Redes Neurais e Aprendizado Profundo: Estruturas, Tipos e Limitações

Como você está lendo este artigo, é provável que você tenha uma compreensão do aprendizado de máquina básico – se não dos aspectos técnicos, pelo menos dos aspectos teóricos do aprendizado de máquina.

Deep Learning é o próximo passo lógico após o aprendizado de máquina. No aprendizado de máquina tradicional, as máquinas foram feitas para aprender com base em supervisão ou reforço. O aprendizado profundo, no entanto, visa replicar o processo de aprendizado humano e permite que os sistemas aprendam por conta própria.

Isso é possível usando Redes Neurais. Pense nos neurônios em seu cérebro e como eles funcionam. Agora imagine se eles fossem convertidos em redes artificiais – isso é o que são as Redes Neurais Artificiais.

O aprendizado profundo e as redes neurais vão revolucionar o mundo que conhecemos, e há muito o que descompactar quando se trata dessa tecnologia.

Neste artigo introdutório, forneceremos uma breve compreensão do aprendizado profundo, além de como as redes neurais funcionam, quais são seus diferentes tipos e quais são algumas limitações das redes neurais.

Aprendizado Profundo - Uma Breve Visão Geral

O aprendizado profundo pode ser pensado como um subcampo do aprendizado de máquina. No entanto, ao contrário de qualquer algoritmo ou sistema de aprendizado de máquina tradicional, os sistemas de aprendizado profundo usam várias camadas para extrair recursos de alta ordem da entrada bruta com a qual são alimentados. Quanto maior o número de camadas, mais “profunda” será a rede e melhor será a extração de recursos e o aprendizado geral.

O termo deep learning existe desde a década de 1950, mas as abordagens naquela época eram bastante impopulares. À medida que mais pesquisas acontecem nessa área, o aprendizado profundo continua avançando e hoje temos métodos sofisticados de aprendizado profundo alimentados por redes neurais.

Algumas das aplicações mais populares de redes neurais em aprendizado profundo envolvem detecção de rosto, detecção de objetos, reconhecimento de imagem, detecção e transcrição de texto para fala e muito mais. Mas estamos apenas arranhando a superfície – ainda há muito para descobrir!

Portanto, antes de se aprofundar na compreensão do aprendizado profundo, devemos primeiro entender o que é uma Rede Neural Artificial em IA.

Participe de cursos de Inteligência Artificial on-line das principais universidades do mundo - Mestrados, Programas de Pós-Graduação Executiva e Programa de Certificado Avançado em ML e IA para acelerar sua carreira.

Rede neural artificial

As RNAs são inspiradas em como o cérebro humano real funciona e formam a base do aprendizado profundo. Esses sistemas recebem dados, treinam-se para encontrar padrões nos dados e encontrar saídas para um novo conjunto de dados semelhantes.

É isso que potencializa o aprendizado profundo – as redes neurais aprendem por si mesmas e se tornam mais fortes na descoberta de padrões automaticamente, sem qualquer intervenção humana. Como resultado, as redes neurais podem atuar como um sistema de classificação e rotulagem de dados.

Vamos entender as RNAs em profundidade, primeiro entendendo os Perceptrons.

Explore nossos cursos sobre Machine Learning e Inteligência Artificial

Perceptron

As RNAs consistem em unidades menores, assim como as redes neurais em nosso cérebro consistem em unidades menores chamadas neurônios. As unidades menores de RNAs são chamadas perceptrons. Essencialmente, o perceptron contém uma ou mais camadas de entrada, um viés, uma função de ativação e uma saída final.

O perceptron funciona recebendo entradas, multiplicando-as por peso e passando-as através de uma função de ativação para produzir uma saída. A adição de viés é importante para que nenhum problema ocorra mesmo que todas as entradas sejam zero. Funciona na seguinte fórmula:

Y = ∑ (peso * entrada) + polarização

Então, a primeira coisa que acontece são cálculos dentro do perceptron único. Aqui, a soma ponderada é calculada e passada para a função de ativação. Novamente, pode haver diferentes tipos de funções de ativação, como função trigonométrica, função degrau, função de ativação, etc.

Estrutura de uma Rede Neural Artificial

Para desenvolver uma rede neural, o primeiro passo é agrupar diferentes camadas de perceptrons. Dessa forma, obtemos um modelo perceptron multicamadas.

Dessas múltiplas camadas, a primeira camada é a camada de entrada. Esta camada recebe diretamente as entradas. Já a última camada é chamada de camada de saída e é responsável por criar as saídas desejadas.

Todas as camadas entre as camadas de entrada e saída são conhecidas como camadas ocultas. Essas camadas não se comunicam diretamente com as entradas de recursos ou a saída final. Em vez disso, os neurônios da camada oculta de uma camada são conectados à outra camada usando canais diferentes.

A saída que é derivada da função de ativação é o que decide se um neurônio é ativado ou não. Uma vez que um neurônio é ativado, ele pode transmitir dados para as próximas camadas usando os canais de comunicação. Assim, todos os pontos de dados são propagados por toda a rede.

Finalmente, na camada de saída, o neurônio com o valor mais alto determina a saída final por disparo. O valor que os neurônios recebem após toda a propagação é uma probabilidade. Isso significa que a rede estima a saída por meio do valor de probabilidade mais alto com base na entrada que recebe.

Assim que obtivermos o resultado final, podemos compará-lo com um rótulo conhecido e fazer os ajustes de peso de acordo. Este processo é repetido até atingirmos o máximo permitido de iterações ou taxa de erro aceitável.

Agora, vamos falar um pouco sobre os diferentes tipos de Redes Neurais disponíveis.

Leia nossos artigos populares relacionados a aprendizado de máquina e inteligência artificial

Diferentes tipos de redes neurais

Hoje, veremos os dois tipos mais populares de Redes Neurais usadas para aprendizado profundo, ou seja, CNNs e RNNs.

CNNs – Redes Neurais Convolucionais

Em vez de trabalhar com matrizes 2D simples, as CNNs trabalham com um arranjo 3D de neurônios. A primeira camada é chamada de camada convolucional. Cada neurônio nesta camada convolucional é responsável por processar apenas uma pequena parte da informação de entrada. Como resultado disso, a rede entende a imagem inteira em pequenas partes e as computa várias vezes para completar com sucesso a imagem inteira.

Portanto, as CNNs são extremamente valiosas para reconhecimento de imagens, detecção de objetos e outras tarefas semelhantes. Outras aplicações em que as CNNs foram bem-sucedidas incluem reconhecimento de fala, tarefas de visão computacional e tradução automática.

RNNs - Redes Neurais Recorrentes

As RNNs ganharam destaque por volta da década de 1980 e usam dados de séries temporais ou dados sequenciais para fazer previsões. Assim, eles são úteis para soluções temporais ou ordinais, como reconhecimento de fala, processamento de linguagem natural, tradução e muito mais.

Assim como as CNNs, as RNNs também exigem dados de treinamento para aprender e depois fazer previsões. No entanto, o que torna as RNNs diferentes das CNNs é que as RNNs são capazes de memorizar a saída de uma camada e devolvê-la aos neurônios de outras camadas. Como resultado, isso pode ser pensado como uma rede de feedback que continua reprocessando informações, em vez de apenas alimentar as informações como RNAs.

Limitações do trabalho com redes neurais

A Rede Neural é uma área de pesquisa e modificações contínuas. Portanto, muitas vezes existem algumas deficiências que estão sendo resolvidas e corrigidas para trazer modificações sofisticadas na tecnologia. Vejamos algumas limitações das Redes Neurais:

Requer muitos dados

As Redes Neurais trabalham com uma enorme quantidade de dados de treinamento para funcionar corretamente. Se você não tiver grandes quantidades de dados, será difícil para a rede treinar sozinha. Além disso, as redes neurais têm vários parâmetros – como taxas de aprendizado, número de neurônios por camada, número de camadas ocultas, etc., que precisam ser ajustados adequadamente para minimizar o erro de previsão e maximizar a eficácia e a velocidade da previsão. O objetivo é permitir que as redes neurais repliquem as funções do cérebro humano, para as quais precisa de muitos dados.

Funciona principalmente como uma caixa preta

Como muitas vezes é difícil descobrir como as camadas ocultas funcionam e são organizadas, as redes neurais são frequentemente vistas como um ambiente de caixa preta. Portanto, se ocorrer um erro, torna-se muito desafiador e demorado encontrar a causa do erro e corrigi-lo. Para não esquecer, também se torna bastante caro. Esta é uma das principais razões pelas quais os bancos e instituições financeiras ainda não estão usando as Redes Neurais para fazer previsões.

O desenvolvimento é muitas vezes demorado

Como as Redes Neurais aprendem sozinhas, todo o processo costuma ser demorado, além de ser caro, quando comparado aos métodos tradicionais de aprendizado de máquina. As redes neurais também são computacionalmente e financeiramente caras porque precisam de muitos dados de treinamento e poder computacional para que o aprendizado aconteça.

Para concluir

Além disso, este mundo está evoluindo rapidamente, com o passar de cada semana. Se você gosta de descobrir mais sobre aprendizado profundo e como as redes neurais podem funcionar, recomendamos que você confira nosso Programa de Certificado Avançado em Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo oferecido em colaboração com o IIIT-B. Este curso de 8 meses oferece tudo o que você precisa para dar o pontapé inicial em sua carreira - desde orientação individual até suporte do setor e orientação de colocação. Inscreva-se hoje mesmo!