As épocas são uma parte essencial do treinamento de uma rede neural. Em termos simples, uma época é uma passagem completa por todo o conjunto de dados de treinamento. O número de épocas é um hiperparâmetro que é definido antes do início do treinamento. Geralmente, é definido como um número grande para garantir que a rede aprenda com os dados de forma completa. No entanto, um número excessivo de épocas pode levar a um ajuste excessivo, em que a rede memoriza os dados de treinamento e não consegue generalizar bem os dados não vistos.
Propriedades de uma rede neural artificial Uma rede neural artificial (RNA) segue o modelo da rede neural biológica que compõe o cérebro humano. É constituída por uma série de camadas interligadas de neurónios artificiais. Os neurónios recebem sinais de entrada, processam-nos e produzem sinais de saída. A força das ligações entre os neurónios é determinada por pesos, que são ajustados durante o treino para optimizar o desempenho da rede. A RNA pode aprender com os dados ajustando os pesos das conexões.
Elementos fundamentais de uma rede neural artificial Os elementos fundamentais de uma RNA são a camada de entrada, as camadas ocultas e a camada de saída. A camada de entrada recebe os dados de entrada, que são depois processados pelas camadas ocultas. A camada de saída produz a saída final. Cada camada contém um certo número de neurónios artificiais e os neurónios de uma camada estão ligados aos neurónios da camada seguinte. As ligações entre os neurónios são ponderadas e os pesos são ajustados durante o treino para optimizar o desempenho da rede.
Como funcionam as redes neuronais convolucionais As redes neuronais convolucionais (CNN) são um tipo de modelo de aprendizagem profunda muito utilizado em tarefas de reconhecimento de imagens. Uma CNN consiste em várias camadas convolucionais, seguidas de uma ou mais camadas totalmente conectadas. As camadas convolucionais utilizam um conjunto de filtros para extrair características da imagem de entrada. O resultado das camadas convolucionais é introduzido nas camadas totalmente ligadas, que produzem o resultado final. As CNNs são adequadas para tarefas de reconhecimento de imagens porque podem aprender a reconhecer características em diferentes escalas.
Neurónios Artificiais e seus Elementos
Um neurónio artificial é o elemento básico de uma RNA. Ele recebe entradas, processa-as e produz uma saída. As entradas são ponderadas, e a soma ponderada é passada através de uma função de activação para produzir a saída. A função de activação é normalmente uma função não linear que introduz a não linearidade na rede. O neurónio artificial pode ter várias entradas e uma saída. Os pesos das entradas são ajustados durante o treinamento para otimizar o desempenho do neurônio.
Desenvolvimento de uma rede neural O desenvolvimento de uma rede neural requer um bom conhecimento da teoria subjacente, bem como experiência prática na implementação e treinamento de redes. O primeiro passo é definir o problema e coletar os dados. Os dados são então pré-processados e divididos em conjuntos de treino e de teste. A arquitectura da rede é concebida e os hiperparâmetros são escolhidos. A rede é então treinada no conjunto de treino e o desempenho é avaliado no conjunto de teste. A rede é ajustada com precisão, ajustando os hiperparâmetros até que o desempenho desejado seja alcançado.
A aprendizagem profunda é um subconjunto da aprendizagem automática que envolve o treinamento de redes neurais artificiais com várias camadas para aprender e reconhecer padrões nos dados. É um tipo de inteligência artificial que permite que as máquinas aprendam e tomem decisões com base em entradas de dados. A aprendizagem profunda tornou-se uma abordagem popular para muitas aplicações, incluindo o reconhecimento de imagem e de voz, o processamento de linguagem natural e a condução autónoma.
A aprendizagem profunda como campo de estudo existe há várias décadas, mas ganhou atenção e avanços significativos no início de 2010. Alguns dos marcos notáveis no desenvolvimento da aprendizagem profunda incluem a criação do algoritmo de retropropagação na década de 1980, a introdução das redes neurais convolucionais (CNNs) na década de 1990 e o sucesso dos modelos de aprendizagem profunda em tarefas de reconhecimento de imagem e reconhecimento de fala na década de 2010.
As redes neuronais podem ser aplicadas em vários domínios, como o reconhecimento de imagem e de fala, o processamento de linguagem natural, a modelação preditiva e a detecção de anomalias, entre outros. São úteis em qualquer tarefa que envolva o reconhecimento de padrões e a realização de previsões com base em dados.