Redes Neurais: o Caminho da Tecnologia da Informação do Futuro Blog Accurate

Redes Neurais: o Caminho da Tecnologia da Informação do Futuro

Redes Neurais é uma nova tendência que tem trazido excelentes resultados para o campo da tecnologia da informação. 

Isso tudo, por conta de sua capacidade de entender o comportamento dos usuários e assim criar novos caminhos para as ferramentas tecnológicas.

Esse panorama faz com que seja essencial que não só profissionais de TI, como empresas e estudantes se aprofundem no conhecimento dessas Redes Neurais.

Acompanhe esse conteúdo e entenda mais sobre Redes Neurais e também o porque ela é o caminho da Tecnologia da Informação do Futuro.

Entendendo Redes Neurais

Redes Neurais é um conjunto de tecnologias e ferramentas que permitem que soluções tecnológicas recebam aprendizado a partir das ações dos usuários. 

Ou seja, há uma capacidade de entender o comportamento dos usuários e dessa forma fornecer novos parâmetros e caminhos para as ferramentas tecnológicas.

Para entender melhor, Redes neurais fazem parte do conjunto de algoritmos denominado Aprendizado de Máquina.  

As redes neurais artificiais tentam imitar a estrutura do cérebro humano, um neurônio artificial é uma função matemática que implementa um modelo de um neurônio biológico.

Neurônios e Neurônios Artificiais

Em uma rede neural, os neurônios estão conectados em camadas como mostrado na imagem acima.

A primeira, é a camada de entrada que recebe os sinais de entrada. Depois, podemos ter diversas camadas ocultas, ou “hidden”, e a última é a camada de saída. 

Na Figura abaixo cada círculo representa um neurônio. Nesta rede simples temos 4 camadas, e em cada camada temos um número variável de neurônios.  

Camadas de Neurônios

Fonte e Referência: https://towardsdatascience.com/applied-deep-learning-part-1-artificial-neural-networks-d7834f67a4f6

Para modelarmos uma função mais complexa teremos necessidade de acrescentarmos mais camadas e aumentarmos o número de neurônios por camada. 

Resnet50 é um modelo, ou arquitetura bastante usado para a classificação de imagens em categorias, ele possui mais de de 23 milhões de parâmetros a serem treinados, e nem é um dos maiores modelos existentes.

Estes parâmetros devem ser otimizados durante a fase de treinamento, que consiste basicamente na realização de milhões de operações de multiplicação. 

Uma CPU, mesmo poderosa, não consegue realizar esta função de forma satisfatória, para isso o mais recomendável é um GPU (ou Graphics Processing Unit).

Por mais que esse processador tenha sido desenvolvido inicialmente para permitir a representação de imagens 3D em video games, ele permite a execução destas operações em paralelo, alcançando uma performance dezenas de vezes superior a uma CPU.

Conceitos dentro das Redes Neurais

Para entender melhor as Redes Neurais e o seu funcionamento é preciso entender os principais conceitos envolvidos com ela.

São eles: Inteligência Artificial (IA), Aprendizado da Máquina ou Machine Learning e Deep Learning. 

A explicação desses conceitos se dará com base no seguinte artigo do Medium: https://medium.com/ai-in-plain-english/artificial-intelligence-vs-machine-learning-vs-deep-learning-whats-the-difference-dccce18efe7f.

  • Inteligência Artificial (IA) é uma ciência, tal como a matemática ou a biologia. Ela estuda mecanismos para construir programas e máquinas que podem resolver problemas de forma criativa, característica que sempre foi considerada apenas possível entre os humanos. 
  • Aprendizado de Máquina, ou machine learning, é um subconjunto da IA que habilita a sistemas a capacidade de aprender e a melhorar sua performance, de forma automática , a partir de  experiências e dados, sem serem programados especificamente para este fim.
  • Deep Learning (o termo em português aprendizagem profunda não é comumente utilizado) é um subconjunto do aprendizado de máquina que utiliza algoritmos de alto nível, usualmente denominados REDES NEURAIS, de forma similar a rede neural do cérebro humano. 

Esses três conceitos são dispostos da seguinte maneira que é apresentado na imagem abaixo:

Diferença entre IA, Machine LEARNING e Deep Learning.

Aprendizado da Máquina, como é

Um programa de computador tradicional processa as suas entradas gerando resultados, conforme o diagrama abaixo.

Programa Tradicional

Um sistema de aprendizado de máquina trabalha em dois tempos: aprendizado e predição

O objetivo do aprendizado é encontrar parâmetros do modelo ou arquitetura para obter sua melhor performance.  

Esses parâmetros são gradativamente melhorados a partir dos resultados obtidos. 

Em um programa para jogar damas, os resultados seriam as jogadas realizadas e sua performance seria o resultado do jogo, como apresentado no gráfico seguinte.

Fase de Aprendizado no Machine Learning

No término do aprendizado, associamos os parâmetros obtidos ao modelo inicial. 

A partir deste momento temos um sistema similar ao tradicional. Em um sistema em produção, o resultado do modelo é denominado predição, como o apresentado a seguir.

Predição

O sistema aprendeu a partir de sua experiência e não a partir de uma programação tradicional realizada através de uma sequência de passos. 

De forma geral, então o que foi apresentado acima é o que podemos chamar de aprendizado da máquina.

Aplicação de Redes Neurais

Inúmeras redes neurais já encontram-se em produção e utilização, logo abaixo você encontra algumas destas aplicações:

  • Processamento de Linguagem Natural (NLP): Resposta  automática de perguntas, reconhecimento de voz, sumarização de documentos, classificação de documentos, encontrar nomes e datas em documentos, procura por artigos que mencionam um conceito;
  • Visão Computadorizada: Interpretação de imagens de satélite e drones, reconhecimento facial, criação de legenda para imagens, leitura de sinais de trânsito, localização de pedestres e veículos em veículos autônomos;
  • Medicina: Busca por anomalias em imagens radiológicas, contagem de características em imagens patológicas, medição de características em ultra som, diagnóstico de retinopatia diabética;
  • Biologia: Enovelamento de proteínas, classificação de proteínas, tarefas ligadas ao sequenciamento de genoma, classificação de mutações genéticas, classificação de células, análise de interações entre proteínas;
  • Geração de imagens: Colorir imagens preto e branco, aumentar a resolução de imagens, remoção de ruído, conversão de imagens seguindo estilos de artistas famosos;
  • Sistemas de recomendação: Procura na web, recomendações de produtos, layout de sites
  • Jogos: jogando Chess, Go, maioria dos video games Atari e muitos jogos de estratégia em tempo real;
  • Robótica: Manipulação de objetos difíceis de serem localizados (por exemplo:  transparentes, brilhantes, sem textura) ou difíceis de serem manuseados;
  • Outras aplicações: Predições nas áreas financeira e logística, conversão de texto para voz.

Como aplicar as Redes Neurais

Como já mencionado, o computador deve possuir um processador GPU para poder executar em tempo razoável o código.  

As bibliotecas mais populares de redes neurais apenas rodam em GPUs da NVIDIA. 

Mas a boa notícia aqui é que você pode usar um computador com GPU na nuvem, sem custos, através do Google Colab (https://colab.research.google.com/). 

Existem outros serviços na rede que disponibilizam um ambiente completo com as bibliotecas mais populares já instaladas. 

Por exemplo: Paperspace (https://gradient.paperspace.com/), e os grandes do mercado  como AWS, Azure, GCP e vários outros com preços iniciais em U $0.45 hora.

Os dois frameworks mais utilizados atualmente são o TensorFlow e o PyTorch. 

O TensorFlow é o produto mais tradicional, porém o PyTorch está ganhando popularidade.  

Fast.ai é uma API de alto nível, escrita sobre PyTorch, que facilita muitos os primeiros passos nesta tecnologia. 

Através de suas API ‘s em camadas, ela consegue ser simples e poderosa ao mesmo tempo.

Quem deseja começar a explorar esta área o Fast.ai é um excelente caminho inciail. 

A ferramenta possui:

Python é a linguagem mais usada nesta área, e um conhecimento básico é importante para quem queira se aventurar. 

O curso e livro acima mencionados são baseados em Jupyter notebooks que permite você codificar e experimentar de forma bastante simples.

Existem inúmeras alternativas para o estudo de redes neurais, o que foi apresentado aqui é um caminho claro e simples para começar nos estudos. 

Venha com a Accurate para o Futuro

Na Accurate há sempre a preocupação em seguir e inserir nos trabalhos as melhores e mais recentes ferramentas tecnológicas. 

Isso tudo não só para o desenvolvimento de suas soluções como para evoluir junto aos colaboradores. 

Se você quer conhecer mais sobre as soluções Accurate, acesse o site ou se for um profissional da área de tecnologia, acesse a nossa página de carreiras.

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