Redes neurais para engenheiros de aprendizado de máquina: os 5 principais tipos que você deve conhecer
Publicados: 2021-01-29Quando a codificação manual se torna muito complexa e impraticável para os humanos lidarem diretamente, os algoritmos de aprendizado de máquina são necessários. Uma grande quantidade de dados é alimentada a um algoritmo de aprendizado de máquina e a saída desejada é definida pelos programadores. O algoritmo trabalha com os dados e procura o melhor modelo para alcançar a saída desejada.
Considere um exemplo de uma situação tão complexa. Reconhecimento de um objeto tridimensional da vida real. Agora, escrever tal programa não é moleza para programadores porque não sabemos como o processo é feito em nossos cérebros. E mesmo se formos capazes de decifrar como um cérebro humano realmente faz o processo, pode não ser viável o suficiente para um humano programá-lo devido à sua extensa complexidade.
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A abordagem de aprendizado de máquina consiste em coletar grandes quantidades de exemplos que possuem uma saída específica para uma determinada entrada. O algoritmo de aprendizado de máquina utiliza exemplos para produzir um programa para realizar um trabalho complexo. Usar o aprendizado de máquina é mais barato do que contratar muitos programadores humanos para trabalhar em um código complexo.
Aqui está uma lista dos 5 principais tipos de redes neurais com os quais os entusiastas de aprendizado de máquina devem estar familiarizados:
Índice
Os 5 principais tipos de redes neurais
1. Rede Neural de Avanço
Na Rede Neural Feedforward todos os nós estão totalmente conectados e os dados são passados para diferentes notas de entrada até chegarem ao nó de saída. Os dados se movem em uma única direção do primeiro nível para o nó de saída. Aqui a soma dos produtos de insumos e pesos é calculada e então alimentada na saída.
Nessa rede neural, as camadas ocultas não têm contato com o mundo externo e por isso são denominadas de camadas ocultas. A Rede Neural Feedforward foi projetada para lidar com dados com muito ruído.
Além disso, as Redes Neurais Feedforward são os tipos mais simples de redes neurais artificiais. E para minimizar os erros no algoritmo de retropropagação de previsão é utilizado para atualizar os valores dos pesos. Poucas aplicações da Rede Neural Feedforward incluem reconhecimento de padrões, reconhecimento de fala por visão computacional, reconhecimento de alvo de sonar, reconhecimento de rosto e compressão de dados.
2. Rede Neural de Função de Base Radial
As redes neurais de função de base radial têm uma taxa de aprendizado rápida e aproximação universal. Eles geralmente são usados para problemas de aproximação de funções. Eles têm duas camadas e são usados para considerar a distância de qualquer ponto em relação ao centro. Nas camadas internas, as feições são unidas com a função de base radial, e a saída desta primeira camada é considerada para o cálculo da saída na próxima camada.
Redes neurais de função de base radial têm sido amplamente implementadas em sistemas de restauração de energia para restaurar a energia no menor tempo possível. Outros casos de uso de rede neural de função de base radial são previsão de séries temporais, classificação e controle de sistema.
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3. Rede Neural Convolucional
As redes neurais convolucionais são amplamente usadas na análise de recursos visuais. Eles são altamente precisos e seguem um modelo hierárquico que funciona para construir uma rede semelhante a um funil que finalmente fornece uma camada completamente conectada onde todos os neurônios estão conectados e a saída é processada.
Na camada convolucional antes que o resultado prossiga para a próxima camada, a camada convolucional usa uma operação convolucional na entrada devido à qual a rede pode ser muito mais profunda e com menos parâmetros.
Como resultado, as redes neurais convolucionais são muito poderosas para reconhecimento visual, sistemas de recomendação e processamento de linguagem natural. Uma rede neural convolucional é comparável ao padrão de conexão entre os neurônios do cérebro humano.
As redes neurais convolucionais também podem ser usadas para identificar a paráfrase e também são aplicáveis para classificação de imagens, detecção de anomalias e processamento de sinais. Eles também podem ser usados na análise e reconhecimento de imagens no setor agrícola, onde os dados meteorológicos são extraídos de satélites para previsões.
4. Rede Neural Recorrente
As redes neurais recorrentes são uma variação da Rede Neural Feedforward. Em uma rede neural recorrente, a saída de uma camada específica é realimentada na entrada. Esse processo ajuda a prever o resultado da camada. A primeira camada formada é semelhante à rede Feedforward e nas camadas sucessivas ocorre o processo de rede neural recorrente.
Em cada etapa, cada nó se lembra de algumas informações obtidas na etapa de tempo anterior. Resumidamente, cada nó atua como uma célula de memória e lembra algumas informações obtidas na etapa anterior enquanto computa e realiza operações.
Desta forma, se uma previsão estiver errada, o sistema auto-aprende e trabalha para alcançar a previsão correta durante o processo de retropropagação. A rede neural recorrente é altamente útil para reconhecimento de texto em fala.
Uma desvantagem dessa rede neural é sua baixa velocidade de computação e não consegue lembrar informações por muito tempo. Outros casos de uso de redes neurais recorrentes são tradução automática, controle de robôs, previsão de séries temporais, detecção de anomalias em séries temporais, composição musical e aprendizado de ritmo.
5. Rede Neural Modular
Uma rede neural modular consiste em uma série de redes neurais independentes que são moderadas por um intermediário. As redes neurais independentes operam independentemente e executam subtarefas. As diferentes redes neurais não interagem entre si durante o processo de computação. E devido a isso, grandes processos computacionais complexos são feitos comparativamente mais rápidos, pois são divididos em tarefas independentes.
O tempo de computação de qualquer rede neural depende do número de nós e das conexões entre os nós, e nas redes neurais modulares, as redes independentes funcionam de forma independente. A velocidade de computação é resultado de redes neurais não conectadas umas às outras. O treinamento de uma rede neural modular é extremamente rápido, pois cada módulo pode ser treinado de forma independente e mais precisa para dominar sua tarefa.
A melhor parte das redes neurais é que elas são projetadas para funcionar de maneira semelhante aos neurônios do cérebro humano. E por isso eles são capazes de aprender e melhorar cada vez mais com o aumento de dados e uso.
Além disso, os algoritmos usuais de aprendizado de máquina tendem a estagnar seus recursos após um ponto, no entanto, as redes neurais têm a capacidade de melhorar com o aumento de dados e uso. E esta é a razão pela qual se acredita que as redes neurais serão a base fundamental sobre a qual a tecnologia de inteligência artificial de próxima geração será construída.
Isso significa que haverá um rápido aumento nas oportunidades de emprego para este domínio. Estudantes ou profissionais que desejam criar uma carreira neste setor podem se inscrever nos cursos certificados upGrad Machine Learning. Os alunos do upGrad se preparam para o futuro com orientação personalizada 1:1 por especialistas do setor.
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Leia também: Principais modelos de aprendizado de máquina explicados
Conclusão
A moderna tecnologia de aprendizado de máquina funciona em modelos computacionais conhecidos como redes neurais artificiais. Vários tipos de redes neurais seguem princípios semelhantes aos do sistema nervoso no corpo humano. As redes neurais consistem em um grande número de processos que são organizados em níveis e operam em conjunto. No primeiro nível, a rede neural recebe entrada bruta que é semelhante à forma como nossos nervos recebem entradas.
A saída do primeiro nível é passada em níveis sucessivos para processar a saída final. Todos os tipos de redes neurais são altamente adaptáveis a casos particulares e aprendem muito rapidamente. As aplicações das redes neurais vão desde o reconhecimento visual até a realização de previsões. Considerando o potencial da tecnologia e a crescente demanda, as oportunidades de emprego também devem aumentar rapidamente no futuro próximo.
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