O que é uma rede neural?
Uma rede neural artificial é o que mais comumente se entende por rede neural. É uma série complicada de neurônios artificiais interconectados modelados a partir dos do cérebro humano e usados na inteligência artificial para processar informações, aprender e fazer previsões.
Como funcionam as redes neurais?
Um neurônio é a célula mais fundamental do cérebro humano. Um cérebro humano tem muitos bilhões de neurônios, que interagem e se comunicam entre si, formando redes neurais.
Esses neurônios recebem muitas entradas, desde o que vemos e ouvimos até como nos sentimos, e então enviam mensagens para outros neurônios, que reagem por sua vez. Redes neurais funcionais são o que permitem aos humanos pensar e, mais importante, aprender.
Como um método de receber grandes quantidades de dados, processá-los e fazer previsões e decisões com base nos dados, as redes neurais do cérebro humano são de longe a força de computação mais poderosa conhecida Para homem.
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Tipos de redes neurais
Uma rede neural é tecnicamente um termo biológico, enquanto uma rede neural artificial é o tipo de rede neural em que a inteligência artificial depende. Embora a palavra em si seja mais comumente usada para se referir à rede neural artificial, você frequentemente verá as pessoas se referirem a redes neurais artificiais simplesmente como redes neurais.
Naturalmente, uma rede neural no cérebro humano é muito diferente de uma rede neural construída artificialmente. Ainda assim, a maneira fundamental como trabalham para processar informações e fazer previsões permanece a mesma.
Embora uma rede neural artificial não seja uma recriação perfeita de uma rede neural biológica, a rede neural artificial redes são baseadas e modeladas a partir das redes neurais do cérebro, precisamente por causa do poder de computação dessas redes.
Para que são utilizadas as redes neurais?
Os humanos usam redes neurais biológicas para processar informações, aprender e fazer previsões, por exemplo, pensar. As redes neurais artificiais funcionam da mesma maneira, mas em um grau menor, pois as redes neurais artificiais ainda não podem corresponder à complexidade e ao poder das encontradas no cérebro humano.
As redes neurais artificiais permitem uma inteligência artificial mais complicada, realista e poderosa por meio de aprendizagem, que é o processo de uma rede neural artificial aprendendo de forma independente e fazendo a sua própria decisões.
A inteligência artificial semelhante à humana é possível com uma rede neural avançada e dados suficientes para treinar (ou ensinar) a rede neural. A.I., como aparece nos filmes, ainda não existe hoje, mas se algum dia existir, o aprendizado profundo por meio de redes neurais irá fortalecer essa inteligência.
Perguntas frequentes
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O que é uma rede neural profunda?
Também conhecido como aprendizado profundo, é um subcampo do aprendizado de máquina em I.A. lidar com algoritmos modelados na estrutura e função do cérebro. Redes neurais profundas são projetadas para reconhecer padrões numéricos e traduzi-los em dados do mundo real, como imagens, texto ou áudio.
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O que é uma rede neural convolucional?
É uma classe de algoritmos neurais profundos freqüentemente usados para analisar imagens visuais. Uma rede neural convolucional recebe uma imagem e extrai recursos usando filtros e é usada principalmente para processamento, classificação e segmentação de imagens.
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O que é uma rede neural recorrente?
É um tipo de rede neural artificial normalmente usada para reconhecimento de fala e processamento de linguagem natural. Uma rede neural recorrente usa dados sequenciais ou dados de série temporal para resolver problemas temporais comuns na tradução de linguagem e reconhecimento de voz.