O Que É uma Rede Neural?
Introdução
Imagine que você deseja aprender a traduzir textos do inglês para o espanhol. O aprendizado de idiomas ocorre por meio da memorização de palavras e frases, seus significados e o contexto em que são utilizadas. Com base nessa experiência, será possível traduzir novos textos que nunca foram vistos antes.
Outro exemplo é a classificação de gatos e cachorros. Assim como uma pessoa aprende a distingui-los a partir de exemplos observados na vida, uma rede neural também pode aprender a diferenciá-los a partir desses exemplos.
A rede neural realiza algo semelhante. Ela aprende a partir de exemplos – podem ser textos, imagens, sons, quaisquer dados que desejamos que ela processe. Uma rede neural, assim como uma pessoa aprende um idioma, busca identificar padrões nesses dados.
Em seguida, utiliza esses padrões para executar tarefas como classificação (determinar a qual categoria um objeto pertence), regressão (prever um valor numérico, como o preço de uma casa) ou geração (criar novos conteúdos com base nos padrões aprendidos). Esse processo de treinamento de uma rede neural utilizando exemplos é chamado de aprendizado supervisionado e é a forma mais comum de treiná-la.
O treinamento de uma rede neural envolve ensiná-la utilizando exemplos que já possuem respostas conhecidas, chamados de exemplos rotulados. É semelhante a fornecer um teste com as respostas corretas já disponíveis, permitindo que a rede aprenda a partir desses exemplos. Quando solicitamos que a rede faça previsões, apresentamos novos exemplos sem as respostas, ou seja, as entradas são não rotuladas. A rede então aplica o que aprendeu para prever as respostas de forma autônoma.
Exemplo de Rede Neural
Esta é uma demonstração de uma Rede Neural projetada especificamente para identificar desenhos de gatos e cachorros.
Ela aborda um problema de classificação ao processar uma entrada de uma classe inicialmente desconhecida e fornecer como saída a classe identificada.
Experimente utilizá-la para obter uma compreensão mais aprofundada.
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O treinamento de uma rede neural envolve ensiná-la utilizando exemplos que já possuem respostas conhecidas, chamados de exemplos rotulados. É semelhante a fornecer um teste com as respostas corretas já disponíveis, permitindo que a rede aprenda a partir desses exemplos. Quando solicitamos que a rede faça previsões, apresentamos novos exemplos sem as respostas, ou seja, as entradas são não rotuladas. A rede então aplica o que aprendeu para prever as respostas de forma autônoma.
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