Redes Neurais^{(Neural Networks)} e Aprendizado Profundo^{(Deep Learning)} são atualmente as duas palavras-chave que estão sendo usadas hoje em dia com Inteligência Artificial^{(Artificial Intelligence)} . Os recentes desenvolvimentos no mundo da inteligência artificial podem ser atribuídos a esses dois, pois desempenharam um papel significativo na melhoria da inteligência da IA.

Olhe ao seu redor e você encontrará máquinas cada vez mais inteligentes. Graças às Redes Neurais^{(Neural Networks)} e ao Aprendizado Profundo^{(Deep Learning)} , trabalhos e capacidades que antes eram considerados o forte dos humanos agora estão sendo realizados por máquinas. Hoje, as máquinas não são mais feitas para comer algoritmos mais complexos, mas sim alimentadas para se desenvolverem em um sistema autônomo e autodidata capaz de revolucionar muitas indústrias ao redor.

Redes neurais^{(Neural Networks)} e Deep Learning deram enorme sucesso aos pesquisadores em tarefas como reconhecimento de imagem, reconhecimento de fala, encontrando relações mais profundas em conjuntos de dados. Auxiliadas pela disponibilidade de grandes quantidades de dados e poder computacional, as máquinas podem reconhecer objetos, traduzir fala, treinar-se para identificar padrões complexos, aprender a elaborar estratégias e fazer planos de contingência em tempo real.

Então, como exatamente isso funciona? Você sabe que tanto as Redes ^(Networks)Neutras^(Neutral) quanto o Deep-Learning^{(Deep-Learning)} se relacionam, de fato, para entender o Deep Learning, você deve primeiro entender sobre Redes Neurais^{(Neural Networks)} ? Leia para saber mais.

O que é uma rede neural

Uma rede neural é basicamente um padrão de programação ou um conjunto de algoritmos que permite que um computador aprenda com os dados observacionais. Uma rede neural é semelhante a um cérebro humano, que funciona reconhecendo os padrões. Os dados sensoriais são interpretados usando uma percepção de máquina, rotulagem ou entrada bruta de agrupamento. Os padrões reconhecidos são numéricos, contidos em vetores, nos quais são traduzidos os dados como imagens, som, texto, etc.

Think Neural Network! Think how a human brain function

Como mencionado acima, uma rede neural funciona exatamente como um cérebro humano; adquire todo o conhecimento através de um processo de aprendizagem. Depois disso, os pesos sinápticos armazenam o conhecimento adquirido. Durante o processo de aprendizagem, os pesos sinápticos da rede são reformados para atingir o objetivo desejado.

Assim como o cérebro humano, as redes neurais^{(Neural Networks)} funcionam como sistemas de processamento de informações paralelos não lineares que executam rapidamente cálculos como reconhecimento e percepção de padrões. Como resultado, essas redes funcionam muito bem em áreas como reconhecimento de voz, áudio e imagem, onde as entradas/sinais são inerentemente não lineares.

Em palavras simples, você pode se lembrar da Rede Neural como algo capaz de armazenar conhecimento como um cérebro humano e usá-lo para fazer previsões.^{(In simple words, you can remember Neural Network as something which is capable of stocking knowledge like a human brain and use it to make predictions.)}

Estrutura de Redes Neurais

(Crédito da imagem: Mathworks)

As redes^(Networks) neurais são compostas por três camadas,

1. camada de entrada,
2. Camada oculta e
3. Camada de saída.

Cada camada consiste em um ou mais nós, conforme mostrado no diagrama abaixo por pequenos círculos. As linhas entre os nós indicam o fluxo de informações de um nó para o próximo. A informação flui da entrada para a saída, ou seja, da esquerda para a direita (em alguns casos pode ser da direita para a esquerda ou nos dois sentidos).

Os nós da camada de entrada são passivos, ou seja, não modificam os dados. Eles recebem um único valor em sua entrada e duplicam o valor em suas múltiplas saídas. Enquanto^(Whereas) , os nós da camada oculta e de saída estão ativos. Assim que eles podem modificar os dados.

Em uma estrutura interconectada, cada valor da camada de entrada é duplicado e enviado para todos os nós ocultos. Os valores que entram em um nó oculto são multiplicados por pesos, um conjunto de números predeterminados armazenados no programa. As entradas ponderadas são então adicionadas para produzir um único número. As redes neurais podem ter qualquer número de camadas e qualquer número de nós por camada. A maioria dos aplicativos usa a estrutura de três camadas com no máximo algumas centenas de nós de entrada

Exemplo de rede neural^{(Example of Neural Network)}

Considere uma rede neural reconhecendo objetos em um sinal de sonar e existem 5.000 amostras de sinal armazenadas no PC. O PC tem que descobrir se essas amostras representam um submarino, baleia, iceberg, rochas marinhas ou nada? Os métodos convencionais de DSP^{(Conventional DSP)} abordariam esse problema com matemática e algoritmos, como correlação e análise de espectro de frequência.

Enquanto com uma rede neural, as 5.000 amostras seriam alimentadas na camada de entrada, resultando em valores saindo da camada de saída. Ao selecionar os pesos adequados, a saída pode ser configurada para relatar uma ampla gama de informações. Por exemplo, pode haver saídas para: submarino (sim/não), rocha marinha (sim/não), baleia (sim/não), etc.

Com outros pesos, as saídas podem classificar os objetos como metálicos ou não metálicos, biológicos ou não biológicos, inimigos ou aliados, etc. Sem algoritmos, sem regras, sem procedimentos; apenas uma relação entre a entrada e a saída ditada pelos valores dos pesos selecionados.

Agora, vamos entender o conceito de Deep Learning.^{(Now, let’s understand the concept of Deep Learning.)}

O que é Deep Learning

O aprendizado profundo é basicamente um subconjunto das Redes Neurais^{(Neural Networks)} ; talvez você possa dizer uma rede neural^{(Neural Network)} complexa com muitas camadas ocultas.

Tecnicamente falando, Deep Learning também pode ser definido como um poderoso conjunto de técnicas para aprendizado em redes neurais. Refere-se a redes neurais artificiais ( ANN ) que são compostas de muitas camadas, conjuntos de dados massivos, hardware de computador poderoso para tornar possível o modelo de treinamento complicado. Ele contém a classe de métodos e técnicas que empregam redes neurais artificiais com múltiplas camadas de funcionalidade cada vez mais rica.

Estrutura da rede de aprendizado profundo^{(Structure of Deep learning network)}

As redes de aprendizado profundo^(Deep) usam principalmente arquiteturas de rede neural e, portanto, são frequentemente chamadas de redes neurais profundas. O uso de trabalho “profundo” refere-se ao número de camadas ocultas na rede neural. Uma rede neural convencional contém três camadas ocultas, enquanto as redes profundas podem ter de 120 a 150.

Deep Learning envolve alimentar um sistema de computador com muitos dados, que podem ser usados ​​para tomar decisões sobre outros dados. Esses dados são alimentados por meio de redes neurais, como é o caso do aprendizado de máquina. As redes de aprendizado profundo^(Deep) podem aprender recursos diretamente dos dados sem a necessidade de extração manual de recursos.

Exemplos de Deep Learning^{(Examples of Deep Learning)}

O aprendizado profundo está sendo utilizado atualmente em quase todos os setores, desde automotivo^(Automobile) , aeroespacial^(Aerospace) e automação^(Automation) até médico^(Medical) . Aqui estão alguns dos exemplos.

• Google , Netflix e Amazon : o Google^(Google) o usa em seus algoritmos de reconhecimento de voz e imagem. Netflix e Amazon também usam deep learning para decidir o que você quer assistir ou comprar em seguida
• Dirigindo sem motorista: os pesquisadores estão utilizando redes de aprendizado profundo para detectar automaticamente objetos como sinais de parada e semáforos. O aprendizado profundo^(Deep) também é usado para detectar pedestres, o que ajuda a diminuir os acidentes.
• Aeroespacial e Defesa: O aprendizado profundo é usado para identificar objetos de satélites que localizam áreas de interesse e identificar zonas seguras ou inseguras para tropas.
• Graças ao Deep Learning , o Facebook encontra e marca automaticamente amigos em suas fotos. O Skype pode traduzir comunicações faladas em tempo real e com bastante precisão também.
• Pesquisa médica: pesquisadores médicos estão usando aprendizado profundo para detectar automaticamente células cancerígenas
• Automação industrial^{(Industrial Automation)} : o aprendizado profundo está ajudando a melhorar a segurança do trabalhador em torno de máquinas pesadas, detectando automaticamente quando pessoas ou objetos estão a uma distância insegura das máquinas.
• Eletrônica: O aprendizado profundo^(Deep) está sendo usado na audição automatizada e na tradução de fala.

Leia^(Read) : O que é Machine Learning e Deep Learning^{(Machine Learning and Deep Learning)} ?

Conclusão^(Conclusion)

O conceito de Redes Neurais^{(Neural Networks)} não é novo, e os pesquisadores encontraram um sucesso moderado na última década. Mas o verdadeiro divisor de águas foi a evolução das redes neurais profundas .^(Deep)

Ao superar as abordagens tradicionais de aprendizado de máquina, mostrou que as redes neurais profundas podem ser treinadas e testadas não apenas por alguns pesquisadores, mas também podem ser adotadas por empresas multinacionais de tecnologia para trazer melhores inovações em um futuro próximo.

Thanks to Deep Learning and Neural Network, AI is not just doing the tasks, but it has started to think!

What is Deep Learning and Neural Network

Neural Networks and Deep Learning are currently the two hot buzzwords that are being used nowadays with Artificial Intelligence. The recent developments in the world of Artificial intelligence can be attributed to these two as they have played a significant role in improving the intelligence of AI.

Look around, and you will find more and more intelligent machines around. Thanks to Neural Networks and Deep Learning, jobs and capabilities that were once considered the forte of humans are now being performed by machines. Today, Machines are no longer made to eat more complex algorithms, but instead, they are fed to develop into an autonomous, self-teaching system capable of revolutionizing many industries all around.

Neural Networks and Deep Learning have lent enormous success to the researchers in tasks such as image recognition, speech recognition, finding deeper relations in a data sets. Aided by the availability of massive amounts of data and computational power, machines can recognize objects, translate speech, train themselves to identify complex patterns, learn how to devise strategies and make contingency plans in real-time.

So, how exactly does this work? Do you know that both Neutral Networks and Deep-Learning related, in fact, to understand Deep learning, you must first understand about Neural Networks? Read on to know more.

What is a Neural Network

A Neural network is basically a programming pattern or a set of algorithms that enables a computer to learn from the observational data. A Neural network is similar to a human brain, which works by recognizing the patterns. The sensory data is interpreted using a machine perception, labeling or clustering raw input. The patterns recognized are numerical, enclosed in vectors, into which the data such are images, sound, text, etc. are translated.

Think Neural Network! Think how a human brain function

As mentioned above, a neural network functions just like a human brain; it acquires all the knowledge through a learning process. After that, synaptic weights store the acquired knowledge. During the learning process, the synaptic weights of the network are reformed to achieve the desired objective.

Just like the human brain, Neural Networks work like non-linear parallel information-processing systems which rapidly perform computations such as pattern recognition and perception. As a result, these networks perform very well in areas like speech, audio and image recognition where the inputs/signals are inherently nonlinear.

In simple words, you can remember Neural Network as something which is capable of stocking knowledge like a human brain and use it to make predictions.

Structure of Neural Networks

(Image Credit: Mathworks)

Neural Networks comprises of three layers,

1. Input layer,
2. Hidden layer, and
3. Output layer.

Each layer consists of one or more nodes, as shown in the below diagram by small circles. The lines between the nodes indicate the flow of information from one node to the next. The information flows from the input to the output, i.e. from left to right (in some cases it may be from right to left or both ways).

The nodes of the input layer are passive, meaning they do not modify the data. They receive a single value on their input and duplicate the value to their multiple outputs. Whereas, the nodes of the hidden and output layer are active. Thus that can they modify the data.

In an interconnected structure, each value from the input layer is duplicated and sent to all of the hidden nodes. The values entering a hidden node are multiplied by weights, a set of predetermined numbers stored in the program. The weighted inputs are then added to produce a single number. Neural networks can have any number of layers, and any number of nodes per layer. Most applications use the three-layer structure with a maximum of a few hundred input nodes

Example of Neural Network

Consider a neural network recognizing objects in a sonar signal, and there are 5000 signal samples stored in the PC. The PC has to figure out if these samples represent a submarine, whale, iceberg, sea rocks, or nothing at all? Conventional DSP methods would approach this problem with mathematics and algorithms, such as correlation and frequency spectrum analysis.

While with a neural network, the 5000 samples would be fed to the input layer, resulting in values popping from the output layer. By selecting the proper weights, the output can be configured to report a wide range of information. For instance, there might be outputs for: submarine (yes/no), sea rock (yes/no), whale (yes/no), etc.

With other weights, the outputs can classify the objects as metal or non-metal, biological or non-biological, enemy or ally, etc. No algorithms, no rules, no procedures; only a relationship between the input and output dictated by the values of the weights selected.

Now, let’s understand the concept of Deep Learning.

What is a Deep Learning

Deep learning is basically a subset of Neural Networks; perhaps you can say a complex Neural Network with many hidden layers in it.

Technically speaking, Deep learning can also be defined as a powerful set of techniques for learning in neural networks. It refers to artificial neural networks (ANN) that are composed of many layers, massive data sets, powerful computer hardware to make complicated training model possible. It contains the class of methods and techniques that employ artificial neural networks with multiple layers of increasingly richer functionality.

Structure of Deep learning network

Deep learning networks mostly use neural network architectures and hence are often referred to as deep neural networks. Use of work “deep” refers to the number of hidden layers in the neural network. A conventional neural network contains three hidden layers, while deep networks can have as many as 120- 150.

Deep Learning involves feeding a computer system a lot of data, which it can use to make decisions about other data. This data is fed through neural networks, as is the case in machine learning. Deep learning networks can learn features directly from the data without the need for manual feature extraction.

Examples of Deep Learning

Deep learning is currently being utilized in almost every industry starting from Automobile, Aerospace, and Automation to Medical. Here are some of the examples.

• Google, Netflix, and Amazon: Google uses it in its voice and image recognition algorithms. Netflix and Amazon also use deep learning to decide what you want to watch or buy next
• Driving without a driver: Researchers are utilizing deep learning networks to automatically detect objects such as stop signs and traffic lights. Deep learning is also used to detect pedestrians, which helps decrease accidents.
• Aerospace and Defense: Deep learning is used to identify objects from satellites that locate areas of interest, and identify safe or unsafe zones for troops.
• Thanks to Deep Learning, Facebook automatically finds and tags friends in your photos. Skype can translate spoken communications in real-time and pretty accurately too.
• Medical Research: Medical researchers are using deep learning to automatically detect cancer cells
• Industrial Automation: Deep learning is helping to improve worker safety around heavy machinery by automatically detecting when people or objects are within an unsafe distance of machines.
• Electronics: Deep learning is being used in automated hearing and speech translation.

Read: What is Machine Learning and Deep Learning?

Conclusion

The concept of Neural Networks is not new, and researchers have met with moderate success in the last decade or so. But the real game-changer has been the evolution of Deep neural networks.

By out-performing the traditional machine learning approaches it has showcased that deep neural networks can be trained and trialed not just by few researchers, but it has the scope to be adopted by multinational technology companies to come with better innovations in the near future.

Thanks to Deep Learning and Neural Network, AI is not just doing the tasks, but it has started to think!

Related posts

• SMS Organizer: SMS Application Powered by Machine Learning

• O que são Machine Learning and Deep Learning em Artificial Intelligence

• Como instalar o Drupal usando WAMP no Windows

• Best Software & Hardware Bitcoin Wallets para Windows, iOS, Android

• Setup Internet Radio Station Grátis em Windows PC

• Como fazer Invitation Card em Windows PC

• Como instalar Windows 95 no Windows 10

• Como Encrypt e adicionar senhas a documentos LibreOffice

• O que NFT média e Como criar NFT Digital Art?

• E-Waste management, Reciclagem, Alienação, Fatos, Problemas, Soluções

• O que é Blue Whale Challenge Dare Game

• Whiteboard Fox é um online whiteboard gratuito que permite real-time sharing

• Best Laptop Backpacks para Men and Women

• O aplicativo de mensagens de sessão oferece forte segurança; No phone Número obrigatório!

• Microsoft Identity Manager: Recursos, Download

• Essa conta não está ligada a nenhum Mixer account

• O que é um Magnet link e como Magnet link s abertos em um navegador

• Como fechar o seu Payoneer Account?

• 10 melhores lâmpadas USB LED para laptops

• Online Reputation Management Tips, Tools & Services