Quando tratamos de redes neurais, estamos falando de programas computacionais inspirados no cérebro humano e sua rede de neurônios, com alto grau de aprendizagem e capacidade de resolver problemas e reconhecer padrões.
Atuando nos campos da inteligência artificial, Machine Learning e Deep Learning, as redes neurais estão contribuindo para o desenvolvimento de uma nova era nos setores educacional, financeiro, automotivo, saúde, entre outros.
Por isso, neste artigo você vai entender a relação entre as redes neurais e os avanços tecnológicos e como ela pode contribuir para a evolução de diversas áreas.
Confira!
Redes neurais são sistemas computacionais organizados em camadas compostas por vários “nós” ou neurônios interconectados que funcionam como o cérebro humano.
Replicando nas máquinas a maneira como as pessoas pensam, esses sistemas foram desenvolvidos para ajudar na resolução de problemas que exigem análises complexas, em cenários com muitas variáveis.
Por meio de algoritmos, as redes neurais podem reconhecer e entender padrões e, assim como o cérebro humano, adaptar-se a mudanças para aprender com os erros e tomar decisões baseadas na aprendizagem, aprimorando-se continuamente a fim de enfrentar situações complexas que precisam de respostas ou soluções.
Todos os “nós” de uma rede neural são interligados em várias ramificações e possuem uma camada de entrada, uma ou mais camadas ocultas e uma camada de saída.
O processo ocorre quando uma informação externa entra na camada de entrada. Então, ela é transmitida para a primeira camada oculta, em uma versão já analisada e ponderada, que será novamente processada na próxima camada, a partir de um ponto já processado.
Por fim, a informação é transformada até chegar à camada final, onde ela é compreendida e utilizada.
Leia também: O que são redes neurais?
As redes neurais são usadas em vários setores industriais, e os avanços tecnológicos que elas proporcionam podem beneficiar e evoluir diversos processos, incluindo tomada de decisão e reconhecimento de padrões ou sequências.
Assim, as redes neurais podem melhorar processos em muitas áreas, como:
As inteligências artificiais desenvolvidas com o uso de redes neurais podem ser utilizadas para avaliação de crédito e empréstimo, fraude e risco, inadimplência de empréstimos e atrito.
Ainda neste segmento, elas podem modelar o comportamento do cliente, segmentando aqueles que receberão ou não linhas de crédito, empréstimos, avaliação imobiliária e mais.
As redes neurais também podem desempenhar um papel importante na logística de transportes, em que são capazes de enriquecer sistemas de rotas, assim como esquemas de diagnóstico para freios e programação de veículos.
Na medicina, as redes neurais podem contribuir para realizar análises de células cancerígenas, aconselhamento de testes em salas de emergência e até mesmo design de próteses. Além disso, elas podem ser empregadas no processamento de imagens em exames como tomografia computadorizada e ultrassom.
O setor de marketing também se beneficia do uso das redes neurais. Uma das inúmeras formas de utilizar essa tecnologia no ramo é por meio da classificação das chamadas de entrada em categorias predeterminadas ou para atribuir pontuação de qualidade aos leads.
Uma rede neural executa essas ações com base, entre outros elementos, na palavra-chave que gerou a chamada, fornecendo aos profissionais insights sobre o desempenho das iniciativas de marketing.
Outro negócio que pode se beneficiar das redes neurais são plataformas de recrutamento, associando pessoas às funções nas quais elas têm maior probabilidade de sucesso, por meio do treinamento da tecnologia em milhões de pontos de dados, melhorando assim as decisões de contratação.
O dia a dia do mercado de ações costuma ser bastante variável. Muitos fatores pesam se uma determinada ação vai subir ou descer em um determinado dia. Como as redes neurais podem examinar muitas informações rapidamente e classificá-las, elas podem ser usadas para prever os preços das ações.
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Redes Neurais e Deep Learning impulsionam a automação digital
O MATLAB e Simulink são softwares que oferecem caixas de ferramentas (Toolboxes) especializadas para desenvolvimento e treinamento de redes neurais, seja por meio do Machine Learning, Deep Learning , Reinforcement Learning , visão computacional e até mesmo aplicativos de direção automatizada.
Com apenas algumas linhas de códigos, o MATLAB permite desenvolver redes neurais sem ser um especialista. Assim, é possível criar e visualizar modelos de redes neurais, integrá-los a aplicativos existentes e implantá-los em servidores, sistemas corporativos, clusters, nuvens e dispositivos incorporados. Porém, caso você ainda não seja familiarizado com a linguagem do MATLAB, não há problema. O software traz aplicativos exclusivos e fáceis de usar, em que com poucos cliques você consegue desenvolver modelos de redes neurais robustos e prontos para análise.
O fluxo de trabalho para construir redes neurais no MATLAB e Simulink segue as seguintes etapas:
Nesta etapa, você adquire dados de treinamento rotulados suficientes, pode usar a simulação para gerar esses dados e ainda consegue melhorá-los para aumentar a variabilidade dos treinos.
Aqui, você pode treinar redes neurais superficiais de forma interativa, utilizando a caixa de ferramentas de Machine Learning do MATLAB. Da mesma forma, é possível especificar e treinar redes neurais rasas ou profundas interativamente, usando as caixas de ferramentas de Deep Learning.
Você pode integrar redes neurais em modelos Simulink como blocos, o que facilita a integração com outros sistemas, para teste e validação.
Com a geração automática de códigos do MATLAB e Simulink, você pode implementar redes neurais em hardwares incorporados e sistemas de computação de alto desempenho, assim como fazer a inferência rápida em GPUs e outros tipos de hardwares industriais.
Se você quer utilizar as redes neurais e os avanços tecnológicos que elas proporcionam para melhorar os processos de tomada de decisão de sua empresa, a OPENCADD te convida a conhecer o MATLAB e o Simulink. Acesse o site e faça um teste grátis de 30 dias.