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 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. O 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 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 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 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 um desempenho 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 será feita com base em um artigo do Medium:

  • 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 nos 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

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

Por exemplo, Paperspace 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 simultaneamente.

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

A ferramenta possui:

  • Um curso atualizado;
  • Um livro recém lançado, em inglês, que pode ser acessado sem custos;
  • E uma vibrante comunidade que dá suporte ao produto e contribui ao seu desenvolvimento.

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.

Quer saber mais sobre Redes Neurais e Inteligência Artificial?

Confira esse treinamento sobre Inteligência Artificial e como esse conceito se relaciona com as Redes Neurais.

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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