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 usadas. 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.
Uma rede neural funciona de maneira semelhante — ela aprende a partir de exemplos, que podem incluir textos, imagens, sons ou qualquer outro tipo de dado para o qual foi projetada. Assim como uma pessoa aprende um idioma reconhecendo padrões, uma rede neural identifica estruturas e relações dentro dos dados.
Utilizando esses padrões, pode realizar tarefas como classificação (determinação da categoria de um objeto), regressão (previsão de valores numéricos, como preços de casas) ou geração (criação de novos conteúdos com base em padrões aprendidos). O processo de treinar uma rede neural com exemplos rotulados é chamado de aprendizado supervisionado, que é a abordagem de treinamento mais comum.
O treinamento de uma rede neural envolve ensiná-la utilizando exemplos que já possuem respostas conhecidas, chamados de exemplos rotulados. É semelhante a aplicar um teste em que as respostas corretas já são fornecidas, permitindo que o modelo aprenda a partir desses exemplos.
Quando a rede é solicitada a fazer previsões, ela recebe novos exemplos sem respostas conhecidas — essas entradas são não rotuladas. O modelo então aplica o que aprendeu durante o treinamento para prever os resultados corretos 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.
Utilize-a para obter uma compreensão mais aprofundada.
- LMB (botão esquerdo do mouse) - para desenhar;
- Shift + LMB - para apagar.
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Utilizando esses padrões, pode realizar tarefas como classificação (determinação da categoria de um objeto), regressão (previsão de valores numéricos, como preços de casas) ou geração (criação de novos conteúdos com base em padrões aprendidos). O processo de treinar uma rede neural com exemplos rotulados é chamado de aprendizado supervisionado, que é a abordagem de treinamento mais comum.
O treinamento de uma rede neural envolve ensiná-la utilizando exemplos que já possuem respostas conhecidas, chamados de exemplos rotulados. É semelhante a aplicar um teste em que as respostas corretas já são fornecidas, permitindo que o modelo aprenda a partir desses exemplos.
Quando a rede é solicitada a fazer previsões, ela recebe novos exemplos sem respostas conhecidas — essas entradas são não rotuladas. O modelo então aplica o que aprendeu durante o treinamento para prever os resultados corretos de forma autônoma.
Exemplo de Rede Neural
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Ela aborda um problema de classificação ao processar uma entrada de uma classe inicialmente desconhecida e fornecer como saída a classe identificada.
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