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O que são Redes Neurais?

Elemento decorativo neurônio
Capa Redes Neurais
No vasto campo da Inteligência Artificial, um dos grandes destaques é, certamente, a subárea do Machine Learning. A noção de que máquinas podem se utilizar de algoritmos para simular aprendizado e autocorrigir problemas se tornou um dos grandes pontos de interesse da área de Tecnologia. Um dos modelos que permitem esse processo se chama Redes Neurais - e ele está mais presente em nossas vidas do que imaginamos.

O que são Redes Neurais?

Conforme dito anteriormente, Redes Neurais são uma subárea do Machine Learning e a base dos algoritmos de Deep Learning. Sua estrutura é baseada no comportamento do cérebro humano, no que tange à forma pela qual neurônios se comunicam e trocam impulsos elétricos.
No caso dos modelos de Redes Neurais, a estrutura se dá através de camadas de nós (os pontos de intersecção) que fazem conexões entre si e trocam informações. A primeira camada de nós é chamada de “camada de input” e é responsável por fazer os tratamentos iniciais de dados e, então, enviá-los para as camadas subsequentes (as camadas ocultas) que irão fazer relações mais complexas e buscarão depurar erros enquanto aprendem a evitá-los futuramente. Por fim, a camada final, ou “camada de output”, entrega a versão final e tratada dos dados inseridos na rede.
Exemplo Redes Neurais

Qual a Diferença entre Redes Neurais e Deep Learning?

Segundo este post da IBM Cloud, existe relação entre as Redes Neurais e o conceito de Deep Learning, contudo é preciso cuidado para não usá-los como sinônimos.
Uma Rede Neural que contenha três ou mais camadas pode ser considerada um algoritmo de Deep Learning. Porém, é importante sempre ter em mente que o conceito de Deep Learning está contido em Redes Neurais e não o contrário. Uma forma simples de compreender a relação e não confundir os termos entre si é lembrar que Deep Learning está contido em Redes Neurais que, por sua vez, estão contidas em Machine Learning que, por fim, está contido em Inteligência Artificial.

Quais são as principais aplicações de Redes Neurais?

Diversas áreas que se utilizam de Inteligência Artificial estão se beneficiando com o poder das Redes Neurais. Como dissemos no início deste artigo, este modelo está mais presente em nossos cotidianos do que imaginamos. A capacidade de aprendizado e tratamento de informações tem auxiliado com reconhecimento de padrões, análise de imagens, processamento de Linguagens Naturais e modelos de previsão.
Algumas das áreas impactadas diretamente pelo modelo de Redes Neurais são:
  • Mídias Sociais
  • Pesquisas em Saúde
  • Engenharia Aeroespacial
  • Defesa
  • Reconhecimento Facial
  • Verificação de Padrões de Escrita e Assinaturas
  • Meteorologia
  • Mercado de Ações

O Futuro

Em um cenário mundial onde vemos um avanço tecnológico constante e exponencial, certamente podemos esperar a aplicação de modelos de aprendizado artificial em novos campos, o que aponta caminhos promissores para processos de automação.
Em uma visão de mercado, o futuro parece especialmente promissor, uma vez que a Ciência de Dados com certeza prosseguirá usufruindo dos benefícios trazidos pelas Redes Neurais e sua capacidade de análise, reconhecimento de padrões e alto potencial de identificar e corrigir erros de processo.
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