Definição – O que significa Rede Neural Artificial (RNA)?
Uma rede de neurônios artificial (RNA) é um modelo computacional baseado na estrutura e nas funções de redes neurais biológicas. As informações que fluem pela rede afetam a estrutura da RNA porque uma rede neural muda – ou aprende, em certo sentido – com base nessa entrada e saída.
ANNs são consideradas ferramentas de modelagem de dados estatísticos não lineares, onde as relações complexas entre entradas e saídas são modeladas ou padrões são encontrados.
ANNs são modelos de aprendizado profundo capazes de reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina. Eles fazem parte do campo mais amplo de tecnologia de inteligência artificial (IA).
A RNA também é conhecida como rede neural.
Definirtec explica Rede Neural Artificial (ANN)
Uma rede neural artificial possui três ou mais camadas que estão interconectadas. A primeira camada consiste em neurônios de entrada. Esses neurônios enviam dados para as camadas mais profundas, que por sua vez enviarão os dados de saída finais para a última camada de saída.
Todas as camadas internas estão ocultas e são formadas por unidades que mudam de forma adaptativa as informações recebidas de uma camada para outra por meio de uma série de transformações. Cada camada atua como uma camada de entrada e saída que permite à RNA entender objetos mais complexos. Coletivamente, essas camadas internas são chamadas de camada neural.
As unidades da camada neural tentam aprender sobre as informações coletadas, ponderando-as de acordo com o sistema interno da RNA. Essas diretrizes permitem que as unidades gerem um resultado transformado, que é então fornecido como uma saída para a próxima camada.
Um conjunto adicional de regras de aprendizado faz uso de retropropagação, um processo pelo qual a RNA pode ajustar seus resultados de saída levando em consideração os erros. Por meio da retropropagação, cada vez que a saída é rotulada como um erro durante a fase de treinamento supervisionado, as informações são enviadas para trás. Cada peso é atualizado proporcionalmente a quanto eles foram responsáveis pelo erro.
Portanto, o erro é usado para recalibrar o peso das conexões das unidades da RNA para levar em consideração a diferença entre o resultado desejado e o real. No devido tempo, a RNA “aprenderá” como minimizar a chance de erros e resultados indesejados.
Treinar uma rede neural artificial envolve a escolha de modelos permitidos para os quais existem vários algoritmos associados.
Uma RNA tem várias vantagens, mas uma das mais conhecidas delas é o fato de que ela pode realmente aprender com a observação de conjuntos de dados. Desta forma, a RNA é usada como uma ferramenta de aproximação de função aleatória. Esses tipos de ferramentas ajudam a estimar os métodos mais econômicos e ideais para chegar a soluções ao definir funções de computação ou distribuições.
ANN pega amostras de dados em vez de conjuntos de dados inteiros para chegar a soluções, o que economiza tempo e dinheiro. ANNs são considerados modelos matemáticos bastante simples para aprimorar as tecnologias de análise de dados existentes.
Eles podem ser usados para muitas aplicações práticas, como análise preditiva em inteligência de negócios, detecção de e-mail de spam, processamento de linguagem natural em chatbots e muito mais.