O que é uma Rede Neural?
A figura ilustra um mapa conceitual do conceito de rede neural.
Reune: 1) principais conceitos que descrevem o significado do conceito de uma rede abstrata que simula o comportamento do cérebro humano e 2) principais conceitos que descrevem o significado do conceito de “aprendizagem de máquina”.
Check List.
Rede Neural.
Propósito, características e aplicações.
- Método de sistematização … a rede neural é uma técnica de organização e estruturação de informações, com o objetivo de facilitar a compreensão e utilização de recursos, regras e parâmetros.
- Simulação da mente e comportamento humano … uma rede neural é um a forma de modelar e imitar de forma simplificada a cognição humana.
- Baseado na repetição … a rede neural tal como o cérebro humano, registra o “tráfego na rede”, origens, caminhos, destinos, de acordo com a demanda, perguntas e respostas, conexões mais frequentes, e com isso gera informações para refinar a escolha dos caminhos e decisões futuras e mais precisas, em função da aprendizagem do perfil de tráfego”.
- Meio de interação … a rede neural é um recurso que permite interação entre pessoas, de forma direta, indireta ou mediatizada, com compartilhamento de recursos, gestão, economia e desempenho.
- Monitoramento de ambiente … representar e orientar como computadores, pessoas, recursos inteligentes, estão posicionados uns em relação aos outros e suas mudanças, ao longo do tempo.
- Reconhecimento de padrões … introdução de um conjunto de indicadores e parâmetros da teoria de rede, que que aumentam a capacidade de identificar novos padrões de interações de recursos em rede, mapear situações, condições, contextos, caminhos mínimos e márximos, etc.
- Definição de regras … princípios, controle, sinalização, comportamento, padronização para a comunicação e trabalho em rede.
- Ferramenta de gestão … conjunto recursos monitotsmrnto recursos conectados, compartilhados
- Modelo de aprendizagem … uma rede regula e conecta conceitos e caminhos que podem ser repetidos de forma padronizada, compartilhada e consciente para aprender mais rápido , continuado e com autonomia, vários acaminhos de aprendizagem podem ser traçados e os mais efeitivos (eficazes e eficiente) selecionados, gerar maior produtividade e competitividade.
- Monitoramento de mudanças … a estrutura de rede e seus algoritmo é o que existe de melhor para para gerenciar mudanças, já que quaisquer mudanças em apenas um nó ou um relacionamento muda a rede e o contexto.
- Processamento de algoritmos … uso de estrutura e “teoria de grafos”, para instruir computadores, máquina inteligentes ou pessoas, registrar e calcular relações importantes entre conjuntos de recursos interconectados em rede.
- Modelagem matemática … uso de equações de conceitos,(variáveis), para representar formas e conteúdos, descrever e calcular a realidade, baseados na relações abstratas entre conjuntos de objetos (recursos), calcular previsões de mudanças qualitativamente e quantitativamente para a tomada de decisões.
- Conexão de computadores … a rede neural conecta sistemas inteligentes em rede com gestão, economia, atendimento, desempenho e segurança.
- Armazenamento de dados locais … observar e coletar fatos, dados, evidências, histórico de ocorrências, quantidade de tráfego de dados, inormação e conhecimento em rede e em vários formatos
- Solucionar problemas … a teoria de rede e grafos
- Executa e gerencia tarefas
- Tomar decisão … computadores podem ser ensinados a fazer generalizações e inferências, pela modelagem dos dados de entrada e saída
Simula o sistema cognitivo para realizar o aprendizado de máquina
Interagir com ambiente em busca de reconhecimento de padrões, que podem solucionar problemas dos mais fáceis aos mais complexos.
A interação repetitiva está na base do processo iterativo de ajustes de pesos no roteamento ou caminhos da rede e o treino gerado por esse tipo de atividade.
Perguntas e respostas são escolhas de diferentes caminhos aprendidos (acumulado) e o estado corrente da rede.
A aprendizagem ocorre com o uso da rede neural, quando ela atinge uma solução generalizada para uma classe de problemas.
Algoritmos de aprendizagem específicos são desenvolvidos nas redes neurais, com um conjunto de regras bem definidas, para a solução de um problema de aprendizagem.
Paradigmas das Redes Neurais
Existem basicamente três maneiras pela qual uma rede neural se relaciona com o ambiente e estabelece os paradigmas de aprendizagem:
Aprendizagem Supervisionada … quando utilizado agente externo que indica à rede a resposta desejada para o padrão de entrada.
Aprendizagem Não Supervisionada … quando é auto-regulada e não existe uma agente externo indicando a resposta desejada para os padrões de entrada.
Aprendizagem por Reforço …agente crítico externo avalia a resposta fornecida pela rede.
