Conceito de Rede Neural

Um neurônio é a unidade fundamental de processamento de informação em uma rede neural. Ele recebe entradas, processa essas informações e produz uma saída.

Cada entrada de um neurônio recebe um peso, que determina sua importância no cálculo. Um viés é um parâmetro adicional que ajuda a ajustar a saída do neurônio, proporcionando flexibilidade na aprendizagem de padrões.

O treinamento de uma rede neural envolve o ajuste desses pesos e vieses para minimizar erros e melhorar a precisão.

A função de ativação transforma a soma das entradas ponderadas na saída do neurônio. Funções de ativação comuns incluem:

1. Função sigmoide: produz valores entre 0 e 1, útil para classificação binária;
2. ReLU (Unidade Linear Retificada): auxilia no treinamento eficiente de redes profundas;
3. Tangente hiperbólica (tanh): produz valores entre -1 e 1, sendo útil para dados centrados em zero.

Durante a propagação direta, a informação flui da camada de entrada pelas camadas ocultas até a camada de saída, onde é feita uma previsão ou inferência.

Para melhorar as previsões, utiliza-se a retropropagação. Esse processo propaga a informação de erro de volta pela rede, ajustando os pesos para reduzir os erros.

Construção de uma Rede Neural do Zero

Um perceptron multicamadas (MLP) consiste em múltiplas camadas:

1. Camada de entrada: recebe os dados de entrada;
2. Camadas ocultas: processam os dados e extraem padrões;
3. Camada de saída: produz a previsão ou classificação final.

Cada camada contém múltiplos neurônios, e a saída de uma camada serve como entrada para a próxima.

A retropropagação consiste em propagação direta, cálculo do erro, cálculo do gradiente e ajuste dos pesos e vieses.

A taxa de aprendizado é um parâmetro fundamental no gradiente descendente, controlando o quanto os pesos são atualizados durante o treinamento. Uma taxa de aprendizado mais alta acelera o treinamento, mas pode fazer com que o modelo ignore padrões importantes, enquanto uma taxa mais baixa garante aprendizagem mais precisa, mas pode tornar a convergência mais lenta.

Existem diversas formas de avaliar o desempenho de um modelo, incluindo:

• Acurácia: mede a porcentagem de previsões corretas;
• Erro Quadrático Médio (MSE): avalia o erro em tarefas de regressão;
• Entropia Cruzada: comumente utilizada para problemas de classificação.

Implementação de uma Rede Neural Utilizando Scikit-Learn

O primeiro passo é criar um modelo:

from sklearn.neural_network import MLPClassifier

model = MLPClassifier(max_iter=200, hidden_layer_sizes=(10, 20, 30), learning_rate_init=0.01)

Após criar o modelo, ele deve ser treinado com o conjunto de treinamento:

model.fit(X_train, y_train)

Por fim, é possível realizar previsões, por exemplo, em um conjunto de teste:

y_pred = model.predict(X_test)

Conclusão

Ao escolher entre modelos tradicionais e redes neurais, considerar o tamanho do conjunto de dados, a complexidade do problema e a interpretabilidade.

Os tipos mais comuns de redes neurais são os seguintes:

Bibliotecas populares de deep learning:

• TensorFlow: framework de deep learning do Google para aprendizado de máquina em escala;
• PyTorch: biblioteca de deep learning flexível e dinâmica, amplamente utilizada em pesquisa e produção.