Rede neural

Uma rede neural é um sistema de computação de inteligência artificial modelado com base no funcionamento do cérebro humano. Ela usa camadas de nós interconectados que funcionam como neurônios artificiais para processar dados e resolver um determinado problema. O sistema aprende com o tempo ajustando as conexões entre os neurônios e as funções executadas por cada um deles.

Desenvolvedores de IA usam redes neurais artificiais para treinar algoritmos de inteligência artificial para diferentes tarefas. As redes neurais de visão computacional aprendem a analisar imagens para reconhecer objetos, permitindo identificar rostos rapidamente, classificar imagens e ajudar a moderar conteúdo. Elas aprendem a realizar reconhecimento de fala para transcrever conversas e adicionar legendas a vídeos. As redes neurais também podem aprender processamento de linguagem natural para analisar textos, organizar documentos, gerar resumos de artigos e funcionar como chatbots.

Como funcionam as redes neurais

Cada nó de uma rede neural contém uma função matemática. Os nós são organizados em várias camadas — uma camada de entrada, várias camadas intermediárias e uma camada de saída. Cada nó está conectado a qualquer número de nós nas camadas acima e abaixo dele. Um nó recebe entradas de nós de nível inferior, atribui um valor de peso a cada entrada e realiza um cálculo com base nos valores combinados. Se o resultado atingir um limite predeterminado, o nó o transmite para o nível seguinte. Esse processo se repete até que a rede neural transmita o valor final para a camada de saída.

Durante a fase inicial de "treinamento", os desenvolvedores fornecem às redes neurais vários conjuntos de dados. Por exemplo, se o objetivo for reconhecer rostos, os dados podem ser fotos de pessoas diferentes. Nas primeiras vezes em que o sistema analisa os dados, a saída pode não ser precisa. No entanto, nas análises seguintes, ele "aprende" alterando os valores de peso e de limite de cada nó. A rede neural é treinada com sucesso quando produz resultados precisos de forma consistente para os dados de treinamento.