Redes neurais: Um guia completo para principiantes
O que é uma rede neural?
Uma rede de aprendizagem de máquina neural é como um cérebro artificial, um sistema complexo de nós interligados, ou neurónios artificiais, que processam e transmitem informação. Tal como os nossos cérebros, estas redes utilizam os dados para melhorar o seu desempenho em tarefas como o reconhecimento de imagens e o processamento de linguagem.
A Analogia do Cérebro
As redes neurais, na essência, são um modelo computacional de inteligência artificial que espelha a intrincada rede de neurónios no cérebro humano. Os nossos cérebros processam informação através de neurónios interligados que transmitem sinais. Da mesma forma, redes de aprendizagem neural usam nós interconectados (neurónios artificiais) para processar e aprender a partir de dados. Embora a analogia não seja uma combinação perfeita, ela serve como um ponto de partida útil para compreender a estrutura básica e a função das redes de aprendizagem neural.
Componentes chave das redes neuronais
Os neurónios (nós) são as bases fundamentais de uma rede neural. Cada neurónio usa entrada, processa-a usando uma soma ponderada e uma função de ativação, e então passa a saída para outros neurónios.
Conexões (Pesos e Tendências) são a força da conexão entre dois neurónios representados por um peso. Os pesos determinam quanta influência um resultado de um neurónio sobre outro. Os vieses são parâmetros adicionais que ajudam a ajustar a saída dos neurónios.
Os neurónios também são organizados em camadas:
- Camada de entrada: Recebe a entrada inicial de modo de dados (por ex.: valores de pixéis de uma imagem).
- Camadas ocultas: Efetuar cálculos intermédios, extraindo funcionalidades e padrões dos dados. Pode haver uma ou várias camadas ocultas.
- Camada de saída: Essa camada produz o resultado final da rede (por exemplo, um rótulo de classificação ou um valor numérico).
- Funções de ativação: Introduzir não linearidade na rede, permitindo-lhe modelar relações complexas. Entre as funções de ativação mais comuns estão o sigmoide, ReLU (Recertified Linear Unit), e tanh.
Um Exemplo Simples
Imagine que deseja utilizar uma rede de aprendizagem neural de "deep learning" para reconhecer os dígitos escritos à mão (0-9). Para a camada de entrada, cada neurónio nessa camada representaria um único pixel da imagem. Para as camadas ocultas, estas processariam a informação do pixel, identificando características como curvas, linhas e loops que constituem diferentes dígitos.
Camada de saída - cada neurónio nessa camada representaria um dos dez dígitos. O neurónio com maior ativação indicaria a predição da rede.
Durante o treino, a rede de inteligência artificial é apresentada com muitos exemplos de dígitos escritos à mão, juntamente com os seus rótulos de uso corretos. Graças à retro-propagação e à otimização, a rede ajusta a sua utilização de pesos e preconceitos, aprendendo profundamente a reconhecer os padrões que distinguem cada dígito. Após o treino, pode obter uma nova imagem de um dígito manuscrito e classificá-lo com precisão.
Como Funcionam As Redes Neuronais?
As redes neurais operam através de um processo de duas etapas: propagação para a frente e propagação para trás.
Propagação Direta
Durante a propagação, os dados entram na rede de aprendizagem neural do computador através da camada de entrada e fluem sequencialmente através das camadas ocultas para a camada de saída. Em cada neurónio, os valores de entrada do modo são multiplicados pelos seus pesos correspondentes e somados. Esta soma ponderada é então passada através de uma função de ativação, que introduz a não-linearidade e produz a saída do neurónio. Este processo continua camada por camada, com a saída de uma camada tornando-se a entrada para a próxima, levando em última análise à previsão final na camada de saída.
Backpropagation
Enquanto que a propagação para a frente gera predições, a propagação para trás é como a rede neural de máquinas aprende com seus erros. Trata-se de comparar a previsão da rede com o valor real de destino e calcular um termo de erro utilizando uma função de perda.
Este erro é então propagado através da rede, a partir da camada de saída. Durante a propagação, a rede ajusta os pesos e os vieses de cada ligação em função da sua contribuição para o erro, procurando minimizá-la.
O processo iterativo de cálculo de erros e de ajuste de peso, conhecido como otimização de descida de gradiente, permite que a rede de deep learning de inteligência artificial melhore gradualmente as suas previsões.
O ciclo de formação
O treino de uma rede neuronal consiste em vários modos de propagação para a frente e para trás. Cada ciclo envolve a apresentação de um lote de dados para a rede, a realização de propagação para a frente, a fim de obter predições, calcular o erro através de backpropagation, e a atualização dos pesos e enviesamentos em conformidade.
Uma passagem completa por todo o conjunto de dados de aprendizagem é designada uma época. Em muitas épocas, a rede aperfeiçoa os seus parâmetros e aprende a fazer previsões precisas. No entanto, é preciso ter cuidado para evitar sobreposições quando a rede tem um bom desempenho nos dados de treino, mas é deficiente no que diz respeito a dados novos e não vistos. Isto é muitas vezes mitigado por técnicas como a regularização e a utilização de conjuntos de validação separados para monitorizar o desempenho durante o treino.
Com um profundo conhecimento destes princípios fundamentais de propagação avançada, retropropagação e ciclo de treino, ganhará uma apreciação mais profunda sobre a forma como as redes de machine neural learning aprendem e se adaptam a tarefas complexas.
Tipos de redes neurais
O campo das redes neurais é uma paisagem fascinante de nós interconectados e de arquiteturas intrincadas, cada uma concebida para enfrentar desafios específicos em inteligência artificial. À medida que embarca na sua aventura neste domínio cativante, compreender os diferentes tipos de redes neurais e as suas capacidades únicas é crucial para explorar todo o seu potencial.
Redes Neurais de Feedforward (FNN)
No coração das redes neurais estão as Redes Neurais de Feedforward (FNNs), a arquitetura mais simples e fundamental. Numa FNN, a informação flui num caminho único e unidirecional, começando na camada de entrada, passando por uma ou mais camadas ocultas e, finalmente, atingindo a camada de saída.
Este design simples faz com que os FNNs sejam fáceis de compreender e implementar, tornando-os numa escolha popular para tarefas como a classificação básica, a regressão linear e o reconhecimento profundo de padrões. No entanto, a sua simplicidade também limita a sua capacidade de modelar relações complexas e tratar dados sequenciais.
Redes neurais convolucionais (CNN)
As Redes Neurais Convolucionais (CNNs) são uma classe especializada de redes neurais mecânicas adaptadas para processamento de imagens e vídeo. Usufruem de um elemento de construção único chamado uma camada convolucional, que funciona como um filtro para extrair características significativas dos dados visuais. Estas camadas detetam arestas, formas e texturas, permitindo que as CNNs "vejam" e compreendam o conteúdo das imagens.
Devido à sua excecional capacidade de processamento visual de inteligência artificial, as CNN revolucionaram campos como a visão computacional, permitindo aplicações como classificação de imagens, deteção de objetos, reconhecimento facial e até carros autopilotados.
Redes neurais recorrentes (RNN)
As Redes Neuronais Recorrentes (RNN) são concebidas para processar dados sequenciais, nos casos em que a ordem das informações é importante. Ao contrário das FNN, as RNN dispõem de um círculo de feedback que lhes permite reter informações de entradas anteriores.
Este mecanismo de "memória" permite-lhes compreender o contexto e as relações dentro das sequências, tornando-as ideais para tarefas como o processamento natural da linguagem, o reconhecimento de voz, a tradução automática e a análise de sentimentos. No entanto, as RNN tradicionais podem sofrer do desaparecimento do gradiente, o que limita sua capacidade de aprender dependências de longo prazo.
Redes de memória de curto prazo (LSTM) e unidades recorrentes distribuídas (GRU) de longo prazo
A fim de superar as limitações das RNN tradicionais, os investigadores desenvolveram redes de memória de curto prazo (LSTM) e unidades recorrentes (GRU) avançadas. Trata-se de versões especializadas de RNNs que incorporam portões e mecanismos adicionais para regular o fluxo de informações e evitar o problema do gradiente em fuga.
Os GTR e as GTR destacam-se na captação de dependências a longo prazo, tornando-as ferramentas potentes para tarefas como a modelização da linguagem, a geração de texto e a previsão de séries temporais.
Outras arquiteturas
O mundo das redes de aprendizagem neural está em constante evolução, com novas arquiteturas emergindo para abordar desafios específicos. Os autoencoders, por exemplo, são usados para redução de dimensionalidade, deteção de anomalias e despersonalização de imagens.
Redes Adversariais Generativas (GANs) ganharam fama por sua capacidade de gerar imagens, vídeos e músicas realistas. Os transformadores, uma arquitetura relativamente nova, revolucionaram o processamento de linguagem natural com os seus mecanismos de autoatenção, permitindo avanços no machine learning , na síntese de texto e na resposta a perguntas.
À medida que se aprofunda no mundo das redes neurais em modo máquina, encontrará uma vasta gama de arquiteturas, cada uma com as suas forças e fraquezas. A chave do sucesso está em compreender os princípios fundamentais por detrás destes diferentes tipos e em selecionar a ferramenta adequada ao trabalho em questão.
Ao dominar a arte da seleção de arquitetura de rede neural, estará bem equipado para enfrentar uma vasta gama de desafios de modelos e desbloquear todo o potencial da inteligência artificial.
Como treinar uma rede neural
Treinar um modelo de rede neuronal é um processo profundo de multi-entradas que envolve uma preparação cuidadosa da entrada e uma tomada de decisão informada sobre a inteligência artificial.
Preparação dos dados
O caminho para a inteligência artificial começa com a preparação de dados, a base de qualquer empreendimento de machine learning e deep learning. A recolha, a limpeza e o pré-processamento de dados relevantes de alta qualidade garantem um desempenho ótimo.
A escalabilidade e a normalização das funcionalidades utilizam os dados numa gama padronizada, facilitando a aprendizagem da rede. O conjunto de dados é então dividido em três conjuntos distintos: o conjunto de treino, utilizado para ajustar os pesos da rede; o conjunto de validação, utilizado para afinar os hiperparâmetros; e o conjunto de testes, reservado para a avaliação final de desempenho.
Escolher o modelo certo
Selecionar o modelo correto de "deep learning" para a tarefa de entrada em mãos é primordial. A arquitetura do modelo deve estar alinhada com a natureza do problema. Por exemplo, as redes neurais convolucionais (CNNs) destacam-se no reconhecimento de imagens, enquanto que as redes neurais recorrentes (RNNs) mais profundas são adequadas para dados sequenciais como séries temporais ou linguagem natural. A escolha de hiperparâmetros como a taxa de aprendizagem, o número de camadas e as funções de ativação também tem um impacto significativo no desempenho da rede.
Técnicas de formação
Com o modelo de dados e inteligência artificial preparado, o processo de treino profundo pode começar. Os dados de treino são introduzidos na rede em lotes, e cada passagem através de todo o conjunto de dados constitui uma época. O otimizador desempenha um papel crucial no ajuste dos pesos da rede para minimizar a diferença entre as saídas previstas e reais.
Otimizadores populares como Stochastic Gradient Descent (SGD) e Adam oferecem vantagens únicas. As técnicas de regularização, tais como o abandono e a regularização de um L2, ajudam a evitar o "encaixe", uma armadilha comum em que a rede memoriza os dados de treino, em vez de aprender padrões generalizáveis.
Avaliação de Desempenho
A avaliação e a edição contínuas são essenciais para utilizar contributos num modelo de treino aprofundado. Métricas como precisão, precisão e recordação fornecem informações sobre o desempenho da rede em tarefas específicas.
As curvas de perda ilustram a forma como o erro diminui ao longo do tempo, ajudando a identificar possíveis problemas como sobreajuste ou subencaixe. A compreensão e a abordagem destas armadilhas comuns são essenciais para o desenvolvimento bem-sucedido de modelos.
Exemplos de casos de uso de redes neurais
Processamento de Linguagem Natural (PLN)
Redes neurais de máquinas no processamento de linguagem natural revolucionaram a maneira como interagimos com computadores. Os Chatbots e os assistentes virtuais utilizam modelos PLN para compreender, editar e responder à linguagem humana, fornecendo apoio e informações aos clientes.
As ferramentas de tradução automática, uma vez limitadas nas suas capacidades, alcançaram níveis de fluência quase humanos graças às redes neurais. A análise de sentimento, a capacidade de medir emoções expressas em texto, é utilizada pelas empresas para analisar os comentários dos clientes e as tendências nas redes sociais.
Previsão de Série de Tempo
As redes neurais provaram ser hábeis em analisar dados sequenciais, tornando-os inestimáveis para tarefas de previsão de inteligência artificial. No mundo financeiro, os modelos de previsão do mercado acionário utilizam redes neurais para ajudar os investidores a tomar decisões informadas.
A previsão do tempo tornou-se mais precisa com a entrada de modelos de redes neurais que analisam grandes quantidades de dados meteorológicos. As empresas utilizam redes neuronais para a previsão de vendas, a otimização da gestão de stocks e a alocação de recursos.
Sistemas em modo de recomendação
As experiências online personalizáveis que frequentemente tomamos por garantidas são largamente guiadas por redes neurais mecânicas. As recomendações de produtos nos websites de e-commerce são personalizadas para os utilizadores individuais com base numa edição do seu histórico de navegação e das suas preferências.
Recomendações profundas e personalizadas de conteúdo em plataformas de streaming e sites de notícias são alimentadas por redes neurais que analisam o comportamento do usuário para sugerir artigos, vídeos ou músicas relevantes.
Outras implementações
A versatilidade das redes neurais em modo profundo estende-se a vários outros campos e soluções de IA. Na indústria do gaming, permitem que os agentes de jogos aprendam e concorram a níveis sobre-humanos. Graças aos sistemas de controlo baseados em redes neurais, a robótica tem visto avanços na manipulação de objetos e na navegação de entrada.
Redes neurais estão até sendo usadas na descoberta de drogas para identificar potenciais candidatos a drogas de forma mais eficiente. As possibilidades de utilização de aplicações de rede neural em modo "neural" enquanto soluções de AI Training são vastas e estão em constante expansão, prometendo reformular a forma como vivemos e trabalhamos.
OVHcloud e a rede neural
Treino rápido e simples para os modelos de IA
Lance as suas tarefas de AI Training na cloud, sem ter de se preocupar com o funcionamento da infraestrutura. O AI Training permite que os data scientists se concentrem na sua atividade principal, sem terem de se preocupar com a orquestração de recursos informáticos.
Esta solução, baseada numa plataforma Kubernetes open source, permite-lhe treinar facilmente os seus modelos — em apenas alguns cliques, ou através de uma linha de comandos. Ganhe tempo, aumente a produtividade da sua equipa e mantenha a integridade dos seus dados sensíveis.