Aprendizado

A capacidade das RNAs de aprender e se ajustar a novas informações é uma de suas principais características. Para aumentar sua precisão e desempenho ao longo do tempo, as RNAs podem ser treinadas usando uma variedade de técnicas, incluindo aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço.

Processamento de linguagem natural, carros sem motorista, reconhecimento de imagem e fala e outros campos fizeram uso de ANNs (Artificial Neural Networks).

Paralelismo

As RNAs também têm o benefício do processamento paralelo, o que lhes permite processar enormes volumes de dados de uma só vez. Com a ajuda de ANNs, empresas e organizações podem prever o futuro e produzir previsões com base na análise de dados.

As RNAs têm inúmeros benefícios, mas também apresentam várias desvantagens, como a necessidade de muitos dados de treinamento, o perigo de overfitting e o desafio de entender como eles tomam decisões.

Alguns Tipos

Uma variedade popular de RNAs é a rede neural feedforward, que possui uma camada de entrada, uma ou mais camadas ocultas e uma camada de saída. Tarefas de classificação, regressão e reconhecimento de padrões são realizadas usando redes feedforward. A rede neural recorrente é um tipo adicional de RNAs que suporta loops de feedback e pode ser aplicada a projetos como modelagem de linguagem e previsão de séries temporais.

Função

A função de ativação, que baseia a saída de um nó em sua entrada, é uma parte crucial das RNAs. As funções sigmoid, ReLU (Rectified Linear Unit) e tanh são funções de ativação populares. As RNAs também podem modificar os pesos e vieses dos nós durante o treinamento usando vários métodos de otimização, como descida de gradiente estocástico.

Programação

Python é uma linguagem de programação popular para criar e treinar RNAs, e bibliotecas como TensorFlow e PyTorch oferecem recursos eficazes para criar redes complexas. Um número crescente de desenvolvedores de RNAs está usando JavaScript, graças a estruturas como TensorFlow.js e Brain.js, para criar Redes Neurais Artificiais que podem ser executadas diretamente no navegador.

Códigos

Vejamos logo abaixo como construir uma rede neural artificial utilizando as linguagens de programação Python e JavaScript.

Python

import tensorflow as t
import numpy as np

# Dados para treinamento
x_train = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
y_train = np.array([[0], [1], [1], [0]])

# Arquiterura da rede neural
model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(4, activation='sigmoid', input_shape=(2,)),
  tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

# Modelo com perda e otimização
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(),
              metrics=['accuracy'])

# Treine o modelo
model.fit(x_train, y_train, epochs=1000)

# Teste o modelo com novos dados
x_test = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
y_test = np.array([[0], [1], [1], [1]])
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)
print('Precisão:', test_acc)

JavaScript

import * as tf from '@tensorflow/tfjs'

// Dados para treinamento
const xTrain = tf.tensor2d([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]);
const yTrain = tf.tensor2d([[0], [1], [1], [0]]);

// Arquiterura da rede neural
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({units: 4, activation: 'sigmoid', inputShape: [2]}));
model.add(tf.layers.dense({units: 1, activation: 'sigmoid'}));

// Modelo com perdas e otimização
model.compile({optimizer: tf.train.adam(), loss: 'binaryCrossentropy', metrics: ['accuracy']});

// Treine o modelo
await model.fit(xTrain, yTrain, {epochs: 1000});

// Teste o modelo com novos  
const xTest = tf.tensor2d([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]);
const yTest = tf.tensor2d([[0], [1], [1], [1]]);
const [testLoss, testAcc] = await model.evaluate(xTest, yTest);

Apresentei neste artigo a “pontinha do iceberg” com relação ao assunto redes neurais artificiais. Há muito mais a saber e conhecer sobre esse fabuloso tema.

Estude e coloque em prática as suas ideias e projetos.

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