Nikita Teslenko Grygoryev
Traduzido por Eduardo Vargas
A estrutura de uma rede neural funciona por meio de um processo de treinamento conhecido como aprendizado profundo, um subcampo do aprendizado de máquina. Esta é a tecnologia de inteligência artificial (IA) aplicada à programação neurolinguística.
Você pode estar se perguntando o que exatamente são redes neurais e como são usadas na programação de linguagem natural (PLN).
O que é uma rede neural?
Basicamente, uma rede neural é a modelagem de como o cérebro humano funciona ao processar informações. É um sistema adaptativo que, por meio de treinamento, aprende e se aprimora continuamente para modelar relacionamentos e padrões entre dados, fornecer soluções para problemas complexos e simular processamento de linguagem natural.
Essa rede contém neurônios ou nós (unidades básicas) interligados e organizados em camadas. Existe uma camada de entrada que recebe os dados de entrada; uma ou mais camadas ocultas que propagam os dados e, por fim, uma camada de saída que envia o resultado da análise ou PLN.
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Como funciona uma rede neural?
Para emular o cérebro humano, uma rede neural examina os valores ou dados que recebe em sua camada de entrada, prevendo e propagando um resultado. A camada de entrada envia os dados para a segunda camada, que os transmite para as sucessivas camadas ocultas.
Na segunda camada, os neurônios (ou nós) detectam e filtram padrões de alta relevância e combinam os dados. Cada valor de entrada recebe um peso que modifica o peso de entrada. Esses valores resultantes são somados e definidos por uma função logística ou sigmoide.
Nas camadas ocultas subsequentes, a saída da camada anterior é analisada e processada para ser transferida para a próxima camada. Em seguida, na camada de saída, os valores são recombinados para atingir e propagar o resultado.
Esse sistema parte da premissa de que em cada conjunto de parâmetros existe uma forma de combiná-los para prever um determinado resultado. É a rede neural a responsável por conseguir a melhor combinação possível de parâmetros para determinado problema e aplicá-la, ou seja, fazer a previsão e fornecer uma saída.
Tipos de redes neurais
Dependendo de como os dados fluem ou são transmitidos dos nós de entrada para os nós de saída, existem os seguintes tipos de redes neurais:
• Redes neurais feedforward: nesta estrutura de rede, os dados são processados em apenas uma direção, do nó de entrada para o nó de saída.
• Redes neurais de retropropagação: neste caso, os valores também são transferidos do nó de entrada para o nó de saída, mas tomando vários caminhos na rede. Apenas um desses caminhos está correto e a rede o detecta por meio da operação de um loop de realimentação.
• Redes neurais convolucionais: esse tipo de rede possui várias camadas ocultas treinadas para executar diferentes tarefas matemáticas específicas, como filtragem ou síntese. São muito úteis na classificação e reconhecimento de imagens.
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Como uma rede neural é treinada?
Uma rede neural é treinada realizando o ajuste dos pesos dos valores de entrada em cada nó de sua estrutura, a fim de oferecer a resposta mais adequada ao problema. Ou seja, uma rede neural é treinada por meio de um processo de aprendizado.
Tipos de aprendizado de rede neural
Durante o treinamento a rede neural pode empregar diferentes métodos de aprendizagem:
• Aprendizagem monitorada ou controlada: um agente externo mostra ao sistema os padrões e o resultado a ser gerado. Dessa forma, a rede executará cálculos e combinações para que sua saída se encaixe no esperado.
• Aprendizagem não supervisionada (sem influência externa): neste processo, a saída é desconhecida. A rede é baseada apenas nas observações feitas nos valores de entrada.
• Aprendizagem aprimorada: neste mecanismo de aprendizagem, a própria rede executa a análise, mas os resultados são avaliados posteriormente. Cada saída correta é reforçada positivamente, enquanto as saídas erradas são rejeitadas.
• Aprendizagem híbrida: este método de aprendizagem combina os mecanismos anteriores.
Usos comuns de redes neurais
As redes neurais são usadas no reconhecimento e classificação de padrões, monitoramento de sistemas de computador e robôs, previsão de eventos, análise de sentimentos e análise de dados. Os usos mais comuns são:
Visão computacional
As redes neurais são usadas para fornecer aos computadores "visão artificial", ou seja, a capacidade de distinguir imagens, de maneira semelhante ao processo humano. Por exemplo, sistemas em veículos que reconhecem sinais de trânsito ou outros usuários da estrada.
Reconhecimento de fala
Vários sistemas, como software de transcrição automática, assistentes virtuais ou programas de legendagem de vídeo, usam redes neurais para analisar a voz humana, independentemente do idioma, tom ou sotaque em que a pessoa está falando.
Processamento de linguagem natural
As redes neurais também são empregadas na tecnologia de linguagem natural para permitir que os computadores executem com sucesso o processo de PLN. Desta forma, textos ou documentos podem ser processados, informações extraídas e o significado dos dados determinados.
Por exemplo, chatbots ou análise de sentimento para comentários de mídia social.
Como as redes neurais funcionam na PLN
As redes neurais deram aos modelos de PLN uma enorme capacidade de compreensão e simulação da linguagem humana. Permitiram às máquinas preverem palavras e abordassem tópicos que não faziam parte do processo de aprendizagem.
Para alcançar esse desempenho em processos de PLN, as redes neurais devem ser treinadas com grandes quantidades de documentos (corpora) de acordo com o tipo de texto ou linguagem a ser processada.
Nos modelos de linguagem PLN as redes neurais atuam nos estágios iniciais, transformando as palavras do vocabulário em vetores. Eles agem com base no princípio de que, em um texto, o significado de uma determinada palavra está associado às palavras encontradas ao seu redor.
Esses vetores são usados em operações simples para fornecer resultados razoáveis no nível semântico.
Mais informações: O que é processamento de linguagem natural? PLN para iniciantes
https://blog.pangeanic.com/what-is-natural-language-processing-nlp-for-beginners
Os benefícios do uso de redes neurais versus outros métodos
Usar redes neurais significa empregar uma estrutura semelhante ao cérebro humano e oferece benefícios como:
• O método de aprendizagem: redes neurais aprendem por treinamento inicial, por meio de exemplos que ilustram as tarefas a serem executadas.
• Auto-organização: as redes organizam o que aprendem.
• Tolerância à falhas: em caso de danos parciais, elas podem continuar respondendo.
• Operação em tempo real: possuem altas velocidades de transmissão.
• Flexibilidade: podem processar várias alterações na entrada de informações.
Mais informações: Como impulsionar seus negócios com processamento de linguagem natural (PLN)
https://blog.pangeanic.com/boost-your-business-with-natural-language-processing-nlp
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