Introdução às Redes Neurais Artificiais
Em diversos cenários, como sistemas de recomendação colaborativa, busca de informações, análise de grafos e ordenação, algoritmos pré-determinados podem oferecer soluções. Contudo, existem problemas complexos para os quais esses algoritmos não são adequados, impulsionando a adoção das redes neurais artificiais como uma solução viável.
Ampla Gama de Aplicações
As redes neurais artificiais encontram aplicação em uma variedade de campos:
- Descoberta de medicamentos inovadores
- Compreensão da linguagem natural
- Veículos autônomos
- Reconhecimento facial
- Análise de mercado de ações
- Resolução de desafios em gerenciamento de tráfego
Em geral, as redes neurais são particularmente indicadas para problemas complexos que envolvem grandes volumes de dados.
Conceito Fundamental
As redes neurais artificiais se inspiram nas redes neurais biológicas, buscando simular o funcionamento do sistema nervoso humano, incluindo o processo de aprendizado e a troca de informações entre neurônios. Apesar de incertezas persistentes sobre seu funcionamento preciso, essa abordagem tem sido bem-sucedida.
A ressurgência do interesse por redes neurais se deve, em parte, à técnica de deep learning (aprendizado profundo). Embora o conceito de redes neurais seja datado do meado dos anos 1940, seu desempenho, antes do advento do deep learning, era relativamente modesto em comparação com outros modelos, como o SVM (Máquina de Vetores de Suporte). Com o deep learning, as redes neurais ganharam nova vida e alcançaram realizações notáveis.