O Que É uma Rede Neural?
Introdução
Imagine que você deseja aprender a traduzir textos do inglês para o espanhol. Você aprende idiomas memorizando palavras e frases, seus significados e o contexto em que são usados. Com base nessa experiência, será capaz de traduzir novos textos que nunca viu antes.
Outro exemplo é a classificação de gatos e cachorros. Assim como uma pessoa aprende a distingui-los a partir de exemplos vistos na vida, uma rede neural pode aprender a diferenciá-los a partir desses exemplos.
A rede neural faz algo semelhante. Ela aprende com exemplos – podem ser textos, imagens, sons, quaisquer dados que desejamos que ela processe. Uma rede neural, assim como uma pessoa aprende um idioma, tenta identificar padrões nesses dados.
Em seguida, utiliza esses padrões para realizar 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 usando 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 por conta própria.
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 profunda.
LMB (Botão Esquerdo do Mouse) - para desenhar.
Shift + LMB - para apagar.
Obrigado pelo seu feedback!
Pergunte à IA
Pergunte à IA
Pergunte o que quiser ou experimente uma das perguntas sugeridas para iniciar nosso bate-papo
What is supervised learning in more detail?
How does the neural network decide if a drawing is a cat or a dog?
Can you explain how the layers in the neural network work?
Awesome!
Completion rate improved to 4O Que É uma Rede Neural?
Deslize para mostrar o menu
Introdução
Imagine que você deseja aprender a traduzir textos do inglês para o espanhol. Você aprende idiomas memorizando palavras e frases, seus significados e o contexto em que são usados. Com base nessa experiência, será capaz de traduzir novos textos que nunca viu antes.
Outro exemplo é a classificação de gatos e cachorros. Assim como uma pessoa aprende a distingui-los a partir de exemplos vistos na vida, uma rede neural pode aprender a diferenciá-los a partir desses exemplos.
A rede neural faz algo semelhante. Ela aprende com exemplos – podem ser textos, imagens, sons, quaisquer dados que desejamos que ela processe. Uma rede neural, assim como uma pessoa aprende um idioma, tenta identificar padrões nesses dados.
Em seguida, utiliza esses padrões para realizar 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 usando 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 por conta própria.
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 profunda.
LMB (Botão Esquerdo do Mouse) - para desenhar.
Shift + LMB - para apagar.
Obrigado pelo seu feedback!
