{"id":9491,"date":"2019-12-11T19:00:19","date_gmt":"2019-12-11T21:00:19","guid":{"rendered":"https:\/\/www.meupositivo.com.br\/doseujeito\/?p=9491"},"modified":"2022-01-17T16:16:29","modified_gmt":"2022-01-17T18:16:29","slug":"como-funciona-rede-neural-computadores","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.meupositivo.com.br\/doseujeito\/tecnologia\/como-funciona-rede-neural-computadores\/","title":{"rendered":"Como funciona e para que serve uma rede neural de computadores"},"content":{"rendered":"

Ser\u00e1 que a computa\u00e7\u00e3o \u00e9 capaz de imitar o funcionamento do c\u00e9rebro humano e, com isso, pode aumentar o seu potencial de processamento<\/a>? Essa \u00e9 a premissa por tr\u00e1s de uma rede neural, um conceito quase centen\u00e1rio, mas que nunca esteve em tanta evid\u00eancia como na atualidade.<\/p>\n

Para entendermos como as redes neurais funcionam, antes de tudo precisamos compreender como se d\u00e1 a conex\u00e3o entre informa\u00e7\u00f5es no nosso pr\u00f3prio c\u00e9rebro.<\/p>\n

A partir disso abre-se um potencial inestim\u00e1vel de avan\u00e7os tecnol\u00f3gicos, mas muitos deles ainda est\u00e3o no campo da teoria.<\/p>\n

\"como-funciona-rede-neural-computadores\"

\u00aeGIPHY<\/p><\/div>\n

Redes neurais: uma inven\u00e7\u00e3o de quase um s\u00e9culo<\/h2>\n

Os primeiros conceitos de rede neural foram estabelecidos em 1943 pelos pesquisadores Warren McCulloch e Walter Pitts. Em um artigo, eles fizeram uma analogia ao funcionamento dos neur\u00f4nios no c\u00e9rebro e, a partir desse conceito, indicaram a cria\u00e7\u00e3o de um rede neural com circuitos eletr\u00f4nicos.<\/p>\n

A compreens\u00e3o desses mecanismos tornou poss\u00edvel o desenvolvimento das pesquisas, at\u00e9 que na d\u00e9cada de 70 Kunihiko Fukushima estabeleceu a primeira rede neural multicamada. Esses princ\u00edpios foram o ponto de partida para o desenvolvimento de tecnologias como a intelig\u00eancia artificial<\/a> e o deep learning.<\/p>\n

O que \u00e9 e para que servem as redes neurais?<\/h2>\n

Qual \u00e9 a vantagem de simular com circuitos ou linguagem de programa\u00e7\u00e3o o funcionamento de um c\u00e9rebro humano? A complexidade das opera\u00e7\u00f5es poss\u00edveis de serem feitas \u00e9 a chave para essa resposta. A maneira como a informa\u00e7\u00e3o \u00e9 estruturada em nosso c\u00e9rebro \u00e9 diferente de como ocorre nos computadores.<\/p>\n

Quando se trabalha com um volume imenso de dados, cruzando-os para definir padr\u00f5es, as m\u00e1quinas \u201csofrem\u201d se seguirem linhas de funcionamento similares \u00e0s que utilizam hoje. As redes neurais entram em cena para minimizar esse problema e potencializar as possibilidades.<\/p>\n

Alguns setores que v\u00eam utilizando t\u00e9cnicas de redes neurais em seus servi\u00e7os incluem o detec\u00e7\u00e3o de fraudes em cart\u00f5es de cr\u00e9dito, o de log\u00edstica de transportes e o de controle de qualidade e processos.<\/p>\n

\"como-funciona-rede-neural-computadores\"<\/p>\n

A proposta \u00e9 prever ocorr\u00eancias al\u00e9m da l\u00f3gica, o que permite aos computadores irem al\u00e9m na sua capacidade de processamento.<\/p>\n

Deep learning: uma revolu\u00e7\u00e3o baseada em sistemas neurais<\/h2>\n

Certamente voc\u00ea j\u00e1 ouviu falar no termodeep learning<\/i>. Trata-se de uma express\u00e3o em ingl\u00eas que, traduzida para o portugu\u00eas, seria algo como \u201caprendizagem profunda\u201d. Na pr\u00e1tica, falamos de um ramo dos sistemas de aprendizado de m\u00e1quina.<\/p>\n

Nesse sentido, os computadores \u201caprendem\u201d a \u201caprender sozinhos\u201d. Baseado na alimenta\u00e7\u00e3o de um banco de dados, as m\u00e1quinas criam padr\u00f5es, cada vez mais exatos, ao fazerem conex\u00f5es entre os mais variados elementos. \u00c9 assim, por exemplo, que o seu sistema operacional passa a entender o contexto de uma conversa.<\/p>\n

Por exemplo: ao dizer \u201cqual ser\u00e1 a temperatura amanh\u00e3 em S\u00e3o Paulo\u201d voc\u00ea est\u00e1 dando uma ordem direta para o celular \u2013 e \u00e9 f\u00e1cil para o sistema operacional executar essa a\u00e7\u00e3o e exibir a resposta.<\/p>\n

Por\u00e9m, quando voc\u00ea diz \u201ctemperatura amanh\u00e3\u201d, o sistema precisa compreender, primeiramente, onde voc\u00ea est\u00e1. Pelo contexto \u2013 sua localiza\u00e7\u00e3o \u2013 ele subentende que se trata da temperatura amanh\u00e3 no local em que voc\u00ea est\u00e1.<\/p>\n

Esse exemplo simples ilustra bem o avan\u00e7o que os sistemas de intelig\u00eancia artificial proporcionaram para os usu\u00e1rios.<\/p>\n

Hoje, \u00e9 poss\u00edvel conversar com um computador ou com um celular<\/a> em linguagem natural, ou seja, como se estiv\u00e9ssemos falando com outra pessoa, algo que era praticamente imposs\u00edvel no passado, dado a quantidade de c\u00e1lculos necess\u00e1rios para se chegar a essas respostas.<\/p>\n

Um mundo infinito de possibilidades<\/h3>\n

A partir do desenvolvimento da deep learning, um mundo praticamente infinito de possibilidades se abre. Carros conectados capazes de locomover automaticamente e evitar acidentes, sistemas mais inteligentes capazes de cruzar dados espontaneamente e prever as alternativas mais vi\u00e1veis s\u00e3o apenas algumas das possibilidades.<\/p>\n

Por\u00e9m, por mais que os avan\u00e7os sejam cont\u00ednuos, as respostas sempre ter\u00e3o como base o funcionamento do c\u00e9rebro humano. Nossa estrutura cerebral \u00e9 t\u00e3o complexa que at\u00e9 hoje se desconhece exatamente como ela funciona.<\/p>\n

No entanto, quanto mais os cientistas se aprofundam nas pesquisas, mais incr\u00edveis parecem ser os resultados.<\/p>\n

Fonte(s): SAS<\/a>, Medium<\/a> e Ars Technica<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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