O que são redes neurais artificiais

Com a crescente popularização da computação, cada vez mais conceitos estão começando a fazer parte do dia a dia. Neste artigo falaremos sobre redes neurais artificiais e como funcionam. Vamos lá!

As redes neurais artificiais (RNA) tentam imitar o funcionamento dos neurônios, principalmente a forma como essas células são interconectadas.

Desse modo cria modelos baseados no funcionamento de um sistema nervoso. O que torna possível o Machine Learning (aprendizado de máquina). Ou seja, baseado na identificação de padrões a máquina aprende o que deve fazer e sozinha pode tomar decisões. Isto é possível graças a algoritmos de aprendizado.

Assim como num sistema nervoso biológico, nesses sistemas computacionais há o agrupamento de células menores, funcionando como neurônios.

Representação de um neurônio (base para criação de modelos computacionais de uma rede neural)

A Análise de Dados (Data Mining) é uma das áreas que mais se beneficiam com o desenvolvimento desse tipo de tecnologia, não só ela como também o reconhecimento por voz e a computação quântica.

Pode parecer um conceito novo, mas seu surgimento remonta a década de 1940 quando em conjunto o médico Warren McCulloch e o matemático Walter Pitts publicaram um estudo com os conceitos iniciais do que hoje conhecemos como Redes Neurais Artificiais (RNA). O artigo chamava “A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity” em português Cálculo Lógico de Ideias Inerentes a Atividade Nervosa, todavia o artigo não foi bem recebido pela comunidade acadêmica na época. 

Entre as principais críticas estava o fato de ser um modelo muito simples. O modelo desconsiderava o comportamento elétrico do neurônio além de ter um comportamento booleano, a saída sempre era binária chamada pelos autores de pulso ou não pulso.

Mesmo com essas limitações, o modelo de McCulloch e Pitts serviu de base para vários estudos posteriores, como por exemplo Frank Rosenblatt na década de 1950.

O campo da neurociência é também um que se beneficia com o desenvolvimento de modelos cada vez mais parecidos com o cérebro animal. 

Atualmente existem vários modelos de redes neurais artificiais como Paraconsistente de Aprendizagem, Paraconsistente de Decisão, Perceptron multicamadas, rede neural Função de base radial, Redes ARTs (Teoria da Ressonância Adaptativa) entre várias outras.

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