Trata-se de modelos computacionais inspirados no sistema nervoso humano, trabalhando de forma interconectada, assim como as redes cerebrais.
Isso permite análises em diferentes camadas, com a próxima rede analisando os resultados já tratados pela camada anterior, abrindo portas para soluções cada vez melhores para cenários complexos, melhorando performance, eficiência e tomada de decisões nos negócios.
Neste artigo, iremos te apresentar as redes neurais, como elas funcionam e como podem ser peças fundamentais na sua empresa. Confira alguns tópicos que iremos abordar a seguir:
Vamos lá?! Boa leitura!
Redes neurais são sistemas computacionais que simulam o sistema nervoso humano e foram desenvolvidas para ajudar na resolução de problemas que requerem análises complexas e ponderadas, considerando diferentes variáveis.
Pertencentes ao universo do aprendizado de máquina, são o coração dos algoritmos de deep learning.
Na prática, as redes replicam nas máquinas a maneira como o ser humano pensa. Ou seja, elas permitem que as máquinas aprendam e entendam padrões, adaptem-se a mudanças e imitem processos de pensamento humano em situações que precisam de respostas ou soluções.
As redes neurais funcionam em camadas interconectadas, sendo que cada uma realiza uma diferente abordagem da situação-problema, passando para a próxima uma versão já analisada e ponderada, que será novamente processada em outra camada, a partir de um ponto já processado.
Essas redes são utilizadas, principalmente, para criar inteligência artificial, responsável por processar e entender informações não lineares.
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Aprender e modelar relações entre entradas e saídas de dados não lineares e complexos.
Realizar generalizações e inferências.
Revelar relacionamentos, padrões e predições ocultas.
Modelar dados voláteis e variâncias para prever eventos raros.
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As redes neurais ou deep learning podem ser uma ferramenta vantajosa em diversos segmentos e setores, como fábricas, área médica, no marketing, no mercado financeiro, logística, entre outras.
Com uma grande capacidade de processamento, monitoramento e controle de dados, elas se tornam um fator extremamente relevante nos processos das empresas que exigem rápidas respostas.
Elas facilitam acesso e uso de dados na produção, qualificando para tomada de decisões, soluções e insights no negócio, tudo devido à grande capacidade de classificar e agrupar uma enorme quantidade de dados em uma velocidade impressionante.
Além disso, essas redes também são úteis para calcular e prever resultados, de forma a facilitar os processos, evitando erros e desperdícios na produção.
Outras vantagens dessa técnica são: melhorar processos em tempo real, possibilitar atividades por comando de voz, realizar ações determinadas por reconhecimento de imagens e estudar e prever o comportamento do cliente, além claro de fazer tudo de maneira automática.
As redes neurais podem contar com até dezenas de milhões de “neurônios artificiais”. Estes são organizados em camadas, compostas por vários nós que se interligam em várias ramificações.
Sempre que uma relação lógica é estabelecida entre esses nós, surge uma nova conexão religando-os.
O processo funciona da seguinte forma: uma informação, vinda do mundo exterior, entra na camada de entrada e vai sendo passada entre as demais camadas. Ao ser conduzida neste processo, a informação é transformada até chegar à camada final, onde ela é compreendida e, por fim, utilizada.
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Abaixo, separamos os tipos mais comuns dessas redes.
O Perceptron é o mais antigo e tem a forma mais simples de rede neural. Ele tem apenas um neurônio. Apesar de ter sido o protótipo do conceito de redes neurais, as tecnologias da época não permitiam sua viabilidade.
Já as redes neurais do tipo feedforward, também conhecidas como Perceptrons Multicamadas (MPLs), são compostas por uma camada de entrada, uma camada ou camadas ocultas e uma camada de saída.
Essa rede é composta por neurônios sigmóides. Os dados no modelo feedforward são a base para visão computacional, para o processamento de linguagem natural e outras redes.
As redes convolucionais (CNNs), por sua vez, são parecidas com as feedforward, contudo elas são geralmente utilizadas para reconhecimento de imagens, padrões e visão computacional. Elas utilizam os princípios da álgebra linear – multiplicação de matrizes – para identificar padrões em uma imagem.
Por último, as redes neurais recorrentes são caracterizadas por seus loops de feedback. Essa rede é muito usada para fazer previsões sobre resultados como mercado de ações e previsão de vendas.
Apesar de nenhuma tecnologia conseguir superar a complexidade e criatividade da inteligência humana, as máquinas hoje estão cada vez mais capazes de aprender.
Neste artigo, vimos como as redes neurais podem ser ferramentas importantes nos processos de produção. Elas facilitam trabalhos que seriam difíceis e demorados se feitos por homens, analisando-os de forma a imitar o pensamento humano.
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