O Redes neurais artificiais (ANN) ou Redes de Neurônios Artificiais (AANN), são sistemas de aprendizado de máquina Que, assim como o cérebro humano, são compostos por Unidades neurais artificiais Interligados.
As RNAs são construídas a partir de um conjunto de dados de entrada, que são processados por um algoritmo de aprendizagem para produzir um modelo de saída. Este modelo pode ser aplicado a novos dados de entrada para prever a saída desejada.
História das redes neurais em ciência da computação
A história das redes neurais na computação é relativamente curta, Mas o impacto que eles tiveram é enorme.. Embora o conceito de redes neurais artificiais remonte à década de 1940, Foi nos anos 1980 quando começaram a tomar forma. Dentro 1986, o cientista de inteligência artificial Geoffrey Hinton e seus colegas publicaram um artigo que mostrou como as redes neurais artificiais poderiam ser usadas para reconhecer padrões em conjuntos de dados. Este artigo tornou-se um ponto de viragem e o campo da inteligência artificial foi posto em marcha.
Desde então, As redes neurais passaram por um rápido desenvolvimento. Eles foram criados Novas e melhores maneiras de aprender, e foram descobertos Novas aplicações para essas ferramentas poderosas. Hoje, Redes neurais estão sendo usadas em uma ampla variedade de áreas, a partir do processamento de linguagem natural Para reconhecimento de objeto. E o impacto não se limita à academia.: Redes neurais estão mudando o mundo da tecnologia, e o ritmo dessa mudança Está acelerando..
Como funcionam as redes neurais
Redes neurais artificiais são baseadas em Um modelo matemático de como os neurônios funcionam no cérebro. Cada neurônio está conectado a outros neurônios através Links chamados sinapses. o atividade elétrica viaja ao longo dos axônios de neurônios e Transmite para outros neurônios através de sinapses. Este Atividade elétrica é o que chamamos de impulso nervoso.
O impulsos nervosos são os Como o cérebro transmite informações. Neurônios receber esses impulsos y, Dependendo a quantidade de estímulo que recebem, enviar ou não enviar um impulso nervoso aos neurônios aos quais estão conectados. Desta forma,, Os neurônios podem comunicar informações uns com os outros y, finalmente, permitir que o cérebro execute tarefas como o Pensar e Aprender.
Redes neurais artificiais
As redes neurais artificiais baseiam-se no Mesmo princípio que o funcionamento dos neurônios no cérebro. Cada neurônio artificial É conectado a outros neurônios artificiais através Links chamados sinapses. o atividade elétrica Viaje ao longo do Drivers de neurônios e Transmite para outros neurônios através de sinapses. Este Atividade elétrica é o que chamamos de impulso nervoso.
O impulsos nervosos são os Como os neurônios artificiais transmitem informações. Neurônios receber esses impulsos y, Dependendo a quantidade de estímulo que recebem, enviar ou não enviar um impulso nervoso aos neurônios aos quais estão conectados. Desta forma,, Neurônios artificiais podem comunicar informações uns com os outros y, finalmente, Permitir que a rede execute tarefas como o Pensar e Aprender.
Aprendizado de máquina
o aprendizado de máquina É um campo de inteligência artificial que se concentra em Como você pode criar sistemas que aprendem com os dados. o O aprendizado de máquina pode ser dividido em duas grandes categorias: a Aprendizagem supervisionada e ele Aprendizagem não supervisionada.
o Aprendizagem supervisionada é o tipo de aprendizagem em que dados marcados são fornecidos. Por exemplo, Se quisermos uma rede neural para aprender a reconhecer imagens de gatos, Nós forneceríamos um conjunto de imagens rotuladas como "gato" ou "nenhum gato". o Aprendizagem não supervisionada é o tipo de aprendizagem em que Nenhum dado rotulado fornecido. Neste caso, A rede neural terá que Aprenda por si mesmo a reconhecer padrões nos dados.
Redes neurais hoje
Hoje, As redes neurais estão sendo usadas em uma ampla variedade de áreas, a partir do processamento de linguagem natural Para reconhecimento de objeto. E o impacto não se limita à academia.: Redes neurais estão mudando o mundo da tecnologia, E o ritmo dessa mudança só está acelerando..
No domínio da processamento de linguagem natural, As redes neurais estão sendo usadas para Desenvolver sistemas de chatbot cada vez mais sofisticado. Esses sistemas estão sendo cada vez mais usados para Prestar assistência aos clientes de uma empresa.
No domínio da reconhecimento de objeto, As redes neurais estão sendo usadas para Desenvolver sistemas de reconhecimento de imagem cada vez mais preciso. Esses sistemas estão sendo cada vez mais usados para reconhecer objetos em imagens y executar tarefas como controle de objetos.
O futuro das redes neurais
Embora o campo das redes neurais tenha sofrido um rápido desenvolvimento nos últimos anos, Ainda há muito a descobrir. Eles estão sendo desenvolvidos Novas formas de aprender, e estão sendo descobertos Novas aplicações para essas ferramentas poderosas. O futuro das redes neurais é muito promissor y é limitado apenas pela imaginação.
Como funcionam as redes neurais??
Redes neurais artificiais são compostas de um grande número de neurônios interconectados. Todos os neurônios são Conectado para outros neurônios Através de links que eles transmitam sinais entre elas.
Como se aprende uma rede neural??
o Aprendendo uma rede neural é realizado ajustando os pesos dos links entre neurônios. Quando um Padrão de entrada para a rede, neurônios individuais ativar ou desativar com base em seus pesos.
Como as redes neurais são usadas??
As redes neurais artificiais podem ser usadas para resolver uma ampla variedade de problemas de aprendizado de máquina, como classificação, regressão, detecção de objetos e reconhecimento de padrões.
Aplicações de redes neurais
As redes neurais podem ser usadas para resolver uma grande variedade de problemas de computador. Algumas das aplicações mais comuns são as seguintes:
1. reconhecimento de padrões
As redes neurais podem ser treinadas para reconhecer padrões em dados não estruturados, como imagens ou sinais de áudio. Isso é muito útil em aplicações como reconhecimento de fala ou detecção de objetos em imagens..
2. classificação de dados
As redes neurais podem ser treinadas para classificar dados em categorias. Por exemplo, pode ser usado para identificar se uma imagem contém um gato ou um cachorro. Eles também podem ser usados para detectar se uma mensagem de texto é spam ou não.
3. controle de robô
Redes neurais podem ser usadas para controlar robôs. Por exemplo, robôs foram treinados para andar e se equilibrar. Eles também estão sendo investigados para que possam controlar veículos autônomos.
4. Previsão de séries temporais
Redes neurais podem ser usadas para prever o comportamento de uma série temporal, como o preço de uma ação no mercado de ações. Isso é útil para tomar decisões de investimento.
5. geração de texto
As redes neurais podem ser usadas para gerar texto a partir de um conjunto de dados. Por exemplo, foram treinados para gerar notícias a partir de dados do mercado financeiro. Eles também estão sendo pesquisados para que possam escrever poesia..