Tudo o que você precisa saber sobre aprendizado de máquina com ANN
Para entender o que é uma ANN (Rede Neural Artificial), é preciso primeiro entender do que se trata uma rede neural. Assim como o seu cérebro, as redes neurais são compostas por numerosos neurônios interconectados. Muitas aplicações usam redes neurais para modelar relações desconhecidas entre diversos parâmetros com base em um grande número de exemplos
Classificação de dígitos manuscritos, reconhecimento de fala e previsão de preços de ações são alguns exemplos proeminentes de aplicações bem-sucedidas de redes neurais.
Em 1943, o neurofisiologista e ciberneticista americano Warren S. McCulloch (o homem que inventou as redes neurais artificiais) criou o primeiro modelo conceitual de uma rede neural artificial, segundo o qual um neurônio é referido como "um cálculo lógico das ideias imanentes à atividade nervosa." Basicamente, é uma única célula em uma rede de células que recebe uma entrada, a processa e gera uma saída.
Este artigo da Zilliz, a principal fornecedora de tecnologias de banco de dados vetorial e IA, fornece uma compreensão abrangente de machine learning com ANN e de como ele funciona.
O que é uma Rede Neural Artificial?
Definição de Rede Neural Artificial
Uma rede neural artificial (ANN) é composta por uma camada de entrada, várias camadas ocultas e uma camada de saída que, juntas, constituem a estrutura básica da rede neural. Cada nó em uma camada está ligado a cada nó na camada seguinte. Qualquer nó dado processa a soma ponderada de suas entradas usando uma função de ativação não linear. Essa é a saída do nó, que se torna a entrada de outro nó na próxima camada.
O sinal flui da esquerda para a direita, e a saída final é calculada repetindo esse procedimento para cada nó, completando a estrutura da rede neural. Aprender os pesos associados a todas as arestas é o que o treinamento dessa rede neural profunda envolve.
A arquitetura da Rede Neural Artificial. Fonte: http://scientiairanica.sharif.edu/article_4520_0ed0cd925b330c8798c33c951127b09e.pdf
A Figura 2 representa um neurônio artificial típico, bem como a modelagem de uma rede neural multicamadas. Nesta figura, o fluxo de sinal das entradas x1,...,xn é considerado unidirecional, conforme indicado pelas setas, assim como o fluxo de sinal da saída de um neurônio (O).
Um neurônio de Rede Neural Artificial (ANN). Fonte: http://scientiairanica.sharif.edu/article_4520_0ed0cd925b330c8798c33c951127b09e.pdf
O Algoritmo de Retropropagação
Em ANNs feed forward, o algoritmo de retropropagação é usado. Isso significa que os neurônios artificiais são organizados em camadas e enviam sinais "para frente", com os erros se propagando para trás. Neurônios na camada de entrada fornecem entrada para a rede, e neurônios na camada de saída fornecem saída para a rede.
Pode haver uma ou mais camadas intermediárias ocultas. O algoritmo de retropropagação emprega aprendizagem supervisionada, o que significa que fornecemos ao algoritmo exemplos das entradas e saídas que queremos que a rede calcule, e o erro (a diferença entre os resultados reais e esperados) é calculado.
O algoritmo de retropropagação é projetado para reduzir esse erro até que a ANN aprenda os dados de treinamento.
A função sigmoidal é a função de saída mais comum. Para números positivos grandes, a função sigmoidal é muito próxima de um, 0,5 em zero e muito próxima de zero para números negativos grandes. Isso permite uma transição suave entre a saída baixa e alta do neurônio (próxima de zero ou próxima de um).
O algoritmo de retropropagação agora calcula a relação do erro com a saída, as entradas e os pesos. Depois de determinarmos isso, podemos usar o método de descida do gradiente para ajustar os pesos.
Funções de ativação mais comuns. Fonte: Wikipedia
Para representar características mais complexas e "ler" modelos cada vez mais complexos para previsão e classificação de dados com base em milhares ou até milhões de características, os sistemas de ANN precisaram evoluir para se tornarem redes neurais de inteligência artificial.
Deep learning é um subcampo de machine learning que se concentra em aprender "camadas" sucessivas de representações cada vez mais significativas a partir de dados.
As redes neurais artificiais existem em diversas formas. As redes são construídas usando um conjunto de parâmetros e operações matemáticas que determinam a saída.
Tipos Proeminentes de Redes Neurais Artificiais
Uma ANN é um sistema de processamento de dados composto por um grande número de elementos de processamento simples e altamente interconectados (neurônios artificiais) em uma arquitetura inspirada na estrutura do córtex cerebral do cérebro.
Existem vários tipos de arquitetura de redes neurais. Vamos analisar de perto as mais comumente usadas:
1. Redes Neurais Feed forward
O tipo mais básico de rede neural é chamado de redes neurais feed forward (FNN). Essas FNNsenviam dados em uma direção, através de vários nós de entrada, até que cheguem ao nó de saída. A rede pode ou não ter camadas de nós ocultos, o que torna sua operação mais compreensível. Ela é configurada para lidar com muito ruído.
Os dados entram nesse tipo de rede neural por meio de nós de entrada e saem por meio de nós de saída, e ela pode ter camadas ocultas. Nesta rede neural, a função de ativação classificadora é utilizada. Apenas a onda propagada para a frente é necessária. A retropropagação não é permitida.
As redes neurais feed forward estão no centro de tarefas como visão computacional e processamento de linguagem natural. Uma rede neural feed forward é bastante simples e extremamente benéfica para algumas aplicações de machine learning devido à sua arquitetura simplificada.
2. Redes Neurais Convolucionais
Exemplo de rede neural convolucional. Fonte: https://studentsxstudents.com/training-a-convolutional-neural-network-cnn-on-cifar-10-dataset-cde439b67bf3
Uma rede neural convolucional (CNN ou ConvNet) é o tipo mais comum de rede neural profunda. Uma CNN organiza características aprendidas em camadas com dados de entrada, tornando a arquitetura adequada para processar dados 2D, como imagens. As CNNs eliminam a necessidade de extração manual de características, então você não precisa identificar características de classificação de imagens.
A CNN extrai características diretamente das imagens. As características relevantes não são pré-treinadas. Em vez disso, elas são aprendidas à medida que a rede treina em um conjunto de imagens.
Existem alguns motivos significativos pelos quais as redes neurais convolucionais são preferidas em relação a outros modelos de redes neurais. Para começar, a CNN usa um conceito de compartilhamento de pesos, que reduz o número de parâmetros que precisam ser treinados, resultando em melhor generalização. Como há menos parâmetros, as CNNs podem ser treinadas facilmente e sem overfitting. Em seguida, com as CNNs, a etapa de classificação é combinada com a etapa de extração de características, e ambas as etapas empregam o processo de aprendizagem. Além disso, implementar redes grandes usando modelos gerais de ANN é muito mais difícil do que implementar usando CNN.
As CNNs são amplamente usadas em uma variedade de domínios devido ao seu desempenho excepcional, incluindo classificação de imagens, detecção de objetos, detecção facial, reconhecimento de fala e reconhecimento automotivo em tempo real.
3. Redes neurais recorrentes
Um diagrama mostrando uma arquitetura de rede neural recorrente. Fonte: https://www.cs.toronto.edu/~tingwuwang/rnn_tutorial.pdf
Redes neurais recorrentes, assim como as FNNs, têm camadas ocultas com uma conexão adicional em auto-loop que permite que as camadas ocultas em um instante de tempo sejam usadas como entrada para o próximo instante de tempo. Cada nó em um modelo de rede neural atua como uma célula de memória. Ao processar as informações que recebem, essas células trabalham para garantir computação e implementação inteligentes. A capacidade desse modelo de reunir e reutilizar todos os dados processados o torna único.
Um dos componentes essenciais de uma rede neural recorrente é um loop de feedback robusto. Com redes neurais recorrentes, as técnicas de rede neural são capazes de "autoaprendizagem" a partir de seus erros. Quando os dados são executados pelo algoritmo uma segunda vez após uma previsão incorreta, o sistema tenta fazer a previsão correta levando o feedback em consideração.
Redes neurais recorrentes são frequentemente empregadas em aplicações como conversão de texto em fala, previsão de vendas e previsão do mercado de ações.
Mas o modelo Vanilla RNN tem uma falha séria, conhecida como o problema do gradiente evanescente, que o impede de ser preciso. Isso significa que a rede tem dificuldade em lembrar palavras mais adiante na sequência e, em vez disso, baseia suas previsões apenas nas mais recentes.
Para resolver esse problema, modelos sucessores como LSTM e GRU foram introduzidos. Essas redes superam as RNNs tradicionais porque podem manter inter-relações de longo prazo, bem como dinâmicas não lineares no caso de um conjunto de dados de entrada de série temporal. Nesses modelos, os gradientes fluem inalterados, evitando assim o problema dos gradientes evanescentes.
Vantagens de Usar ANN
Vamos dar uma olhada rápida nos três principais benefícios das redes neurais artificiais:
Capacidade de processamento paralelo: Uma rede neural artificial tem a força numérica para executar várias tarefas ao mesmo tempo.
Aplicações amplas: Como qualquer rede neural é feita para fazer com que máquinas funcionem como humanos, elas têm várias vantagens em relação a substitutos humanos e uma ampla gama de aplicações. A tecnologia traz benefícios para os campos da medicina, engenharia, mineração, agricultura etc..
Sem perda de dados: Como a entrada é armazenada em suas próprias redes, em vez de em um banco de dados, a perda de dados não tem efeito sobre sua operação.
Desafios de Usar ANN
O problema de escalabilidade, teste, verificação e integração de sistemas de redes neurais em ambientes modernos são questões importantes hoje. Quando aplicados a problemas maiores, os programas de redes neurais podem se tornar instáveis. Teste e verificação são uma fonte de preocupação para indústrias sensíveis, como defesa, pesquisa nuclear e espacial.
Uma ANN não pode ser selecionada, desenvolvida, treinada ou verificada usando qualquer metodologia estruturada. É bem conhecido que a qualidade da solução de uma ANN depende do tamanho do conjunto de treinamento, do número de camadas e do número de neurônios em cada camada.
Muitas pessoas sentem que a saída seria mais precisa quando há mais dados no conjunto de treinamento. No entanto, isso não é verdade. Um conjunto de treinamento pequeno demais impedirá a rede de aprender padrões generalizados a partir das entradas, enquanto um grande demais fará com que os padrões generalizados se desintegrem e tornará a rede suscetível a ruído de entrada.
Um modelo de rede neural é frequentemente chamado de "caixa-preta definitiva". A falta de explicação por trás das soluções de sondagem é uma desvantagem significativa - há uma incapacidade de explicar por que ou como a solução gera desconfiança na rede. É por causa desse problema que algumas indústrias, especialmente a comunidade médica, evitam usar um modelo de rede neural.
Aplicação de ANN em Machine Learning
Hoje, redes neurais são usadas em uma ampla gama de aplicações em vários setores, aproveitando o poder do machine learning. Seu uso em empresas testemunhou um crescimento acentuado de 270% nos últimos anos. Aqui estão algumas áreas em que as redes neurais são extremamente eficazes.
Reconhecimento de fala: Redes neurais artificiais agora são usadas rotineiramente na tecnologia de reconhecimento de fala. Anteriormente, modelos estatísticos, como o modelo oculto de Markov, eram usados na tecnologia de reconhecimento de fala.
Reconhecimento de imagem: Esta aplicação se enquadra na categoria mais ampla de reconhecimento de padrões. Muitas redes neurais foram desenvolvidas para reconhecer caracteres manuscritos, sejam letras ou dígitos. Com inúmeras outras aplicações, incluindo reconhecimento facial em mídias sociais e o processamento de imagens de satélite, o Reconhecimento de Imagem é um campo que está se expandindo rapidamente.
Classificação de texto: Muitas aplicações, incluindo pesquisa na web, filtragem de informações, identificação de idioma, testes de legibilidade e análise de sentimentos, dependem da classificação de texto.
Previsão: Uma rede neural pode prever resultados examinando tendências históricas. Redes neurais são rotineiramente usadas em aplicações nas áreas de bancos, mercados de ações e previsão do tempo. Mais pesquisas estão em andamento nessa área.
Mídias sociais: Redes neurais são comumente usadas para analisar o comportamento do usuário. Grandes quantidades de conteúdo gerado por usuários podem ser processadas e analisadas por uma rede neural. Cada toque que um usuário faz dentro de um aplicativo deve gerar informações valiosas. Usando esses dados, anúncios direcionados são então enviados com base na atividade, nas preferências e no comportamento de compra do usuário.
Conclusão sobre Machine Learning de RNA
A capacidade das redes neurais de examinar uma ampla gama de relações permite que os usuários modelem rapidamente fenômenos que, de outra forma, seriam difíceis, se não impossíveis, de compreender.
Gerenciar vetores de embedding massivos gerados por redes neurais profundas e outros modelos de machine learning é crucial. Esses dados de alta dimensionalidade tornam o processo de computação extremamente lento se um banco de dados tradicional for usado. Portanto, eles podem ser armazenados em um banco de dados vetorial.
Este é um dos muitos casos de uso de bancos de dados vetoriais. E é precisamente aqui que a Zilliz entra, especialmente se você está se perguntando 'o que é um banco de dados vetorial?' e se deve explorá-lo.
Não há como negar que os bancos de dados vetoriais são a necessidade do momento na era da IA. A Zilliz oferece uma solução completa para desafios no tratamento de dados não estruturados, especialmente para empresas que criam aplicações de IA/ML que aproveitam a busca por similaridade vetorial.
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