Redes Neurais Artificiais – uma breve introdução

Redes neurais artificiais (RNA) são técnicas computacionais que se inspiram na estrutura neural de organismos inteligentes e na estrutura maciçamente paralela ao cérebro, onde através de padrões reconhecidos, adquirem conhecimento através da experiência, com o intuito de resolver problemas por meio da inteligência artificial.

Os modelos neurais procuram aproximar o processamento dos computadores ao processamento cerebral, sendo que as redes neurais possuem um grau de interconexão similar a estrutura do cérebro.

Entenda o funcionamento das Redes Neurais Artificiais

Para entender o funcionamento das redes neurais precisamos conhecer as três camadas que elas possuem, sendo elas:

• Camada de Entrada: é a camada onde os padrões são apresentados às redes;
• Camada Oculta: é a camada em que todo o processamento é realizado, considerada também como extratora de características;
• Camada de Saída: é a camada que apresenta o resultado final.

O seu funcionamento é basicamente a camada de entrada, com os padrões que a rede deverá seguir, e logo, segue para a camada oculta, onde nela são definidos os pesos sinápticos para cada entrada. Lembrando que os pesos são ajustáveis e definidos aleatoriamente, sendo que a medida que a rede for treinada, mais assertivo serão esses pesos. E por fim, será apresentado o resultado final de todo o processamento. Esse processo é conhecido como Esquema de unidade McCullock – Pitts.

A propriedade considerada mais importante da rede neural é a habilidade de aprendizado que ela possui, onde pode aprender por meio de memorização, contato, exemplos, analogia, exploração ou descoberta. Assim, é possível melhorar cada vez mais o seu desempenho. Uma parte também muito importante é a maneira em que se relaciona com o ambiente, podendo ser de dois tipos:

• Aprendizado Supervisionado: o aprendizado supervisionado é quando você passa um padrão, em que você já sabe qual resultado deverá ser apresentado.
• Aprendizado Não Supervisionado: o não supervisionado é quando você passa o padrão, mas não sabe o resultado que deverá ser apresentado.

Perceptron

Atualmente, uma rede neural muito utilizada é a Perceptron, que foi criada em 1950, que é uma rede com múltiplos neurônios com discriminadores lineares, que atua como classificador e gerador de funções lógicas binárias, sendo que os valores de saída do perceptron pode ser apenas verdadeiro ou falso, devido suas classes serem linearmente separáveis. O perceptron, pode ser de camada simples, é um exemplo que pode ser usado com entradas binárias ou bipolares, ou pode possuir várias camadas, em que quanto mais os padrões de treinamento produzirem respostas corretas, menor será o treinamento.
Em questão das aplicações de redes neurais, elas são inúmeras. Grande parte de sua utilização é possível perceber em técnicas de prognóstico de mercados financeiros, onde utilizam das redes neurais para analisar o mercado financeiro. A partir daí fazem as seleções dos melhores cenários.

Outro exemplo de sua aplicação e que se encontra em ascendência, é no diagnóstico médico. São fornecidos vários sintomas, características e resultados de exames e logo após são fornecidos os resultado esperados para cada conjunto de sintomas. O intuito desse sistema não é substituir um médico, mas sim se tornar uma ferramenta auxiliar ao médico, pois dessa maneira fornecerá um diagnóstico inicial em tempo real ao médico, podendo diminuir a taxa de erros existente.

Além disso, se pode aplicar RNA em diversas áreas, como controle de processos, robótica, análises em geral, como imagem, voz, de créditos, classificação de dados, reconhecimento de padrões, detecção de fraudes e muitas mais.

É claro que nenhuma máquina ainda consegue superar a inteligência humana, mesmo com diversos treinamentos as máquinas ainda não são capazes de aprender com seus próprios erros. Entretanto, a rede neural é a que mais se aproxima à “intuição” do homem, que consegue “aprender” de diferentes maneiras, melhorar aos poucos seu desempenho. Este artigo é apenas uma introdução à vasta área que são as RNAs, mas acredito que com ele foi possível assimilar um pouco sua incredibilidade.