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Para que as RNAs funcionem é preciso o processo de treinamento da rede neural, para que ela possa saber como dar as repostas esperadas das entradas. | |||
Existem três paradigmas de treinamento | |||
*Supervisionado: um agente externo indica a resposta esperada | |||
*Não-supervisionado: não existe um agente externo indicando as respostas | |||
*Reforço: o agente externo avalia as respostas | |||
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Edição das 16h49min de 6 de junho de 2017
1 Um pouco de biologia
O sistema nervoso humano funciona através de impulsos elétricos, levados até o cérebro pelos neurônios, onde são interpretados e emitem uma resposta ao estímulo.
Esse é o mesmo funcionamento de um sistema de informação, que lida com uma entrada, um processamento e uma saída. Por muito tempo o ser humano tentou delegar suas atividades a maquinas, mas ainda não existe uma que possa replicar o pensamento de uma mente.
Para isso tentamos criar as Redes Neurais Artificiais(RNAs) : levar o processamento das máquinas além da simples interpretação de comandos inseridos.
2 Da biologia para a computação
A questão é: como funciona o pensamento?
A resposta não é nem um pouco simples, até porque se ela fosse não teríamos a capacidade de fazer a pergunta. Mas o que os desenvolvedores focam é em fazer com que as RNAs sejam capazes de aprender, para depois compilar esse conhecimento em respostas aos usuarios. É assim que funciona o IBM Watson[1].
3 Como funciona uma RNA
As RNAs são compostas por varias unidades de processamento, chamadas nódulos, que processam sinais de entrada e podem se comunicar. A cada um desses nódulos é dado um peso, que é usado depois para fazer uma média ponderada das informações dos nódulos. Se essa média ultrapassar um limite pré-estabelecido é dada uma saída de dados.
Podem haver várias camadas de nódulos de processamento, interpretando entradas diferentes e cruzando essas informações, dando assim respostas mais precisas e aprendendo mais rápido.
4 Do aprendizado a inteligencia
Para que as RNAs funcionem é preciso o processo de treinamento da rede neural, para que ela possa saber como dar as repostas esperadas das entradas.
Existem três paradigmas de treinamento
- Supervisionado: um agente externo indica a resposta esperada
- Não-supervisionado: não existe um agente externo indicando as respostas
- Reforço: o agente externo avalia as respostas
5 Topologias
- FeedForward
- FeedForward de Camadas Múltiplas
- Recorrente ou Realimentada
- Estrutura Reticulada
6 Aplicações
7 Concluindo
Ao dar as RNAs conhecimento e formas de manipulá-lo os sistemas tem algum poder de pensamento,mas ainda estão presas as suas programações, de forma que ainda estão longe da capacidade humana de processamento.
Com a grande velocidade da evolução dos processadores e as pesquisas na área da inteligencia artificial é esperado que os sistemas criados pelos seres humanos algum dia cheguem a se equiparar e talvez passar o poder do cérebro humano.