A figura é um exemplo de mapa conceitual da rede neural.
Se presta a vários propósitos e aplicações.
- Simulação da Mente Humana.
- Repetição.
- Meio de Interação.
- Monitoramento de Ambiente.
- Reconhecimento de Padrões.
- Definir Regras, Normas, Condutas.
- Ferramentar a Gestão.
- Aprendizagem de Máquina.
- Monitoramento de Mudanças.
- Modelagem Matemática.
- Processar Algoritmos.
- Conectar Computadores em Rede.
- Armazenar Dados Locais.
- Solucionar Problemas.
- Executar Tarefas.
- Sistematizar.
- Tomar decisão.
Check List.
Rede Neural.
Propósito, Características e Aplicações.
- Armazenamento de Dados Locais … a rede neural possibilitar coletar e armazenar descentralizadamente via rede de computadores, fatos, dados, histórico de ocorrências, informação, de forma flexível, dinâmica, controlada, em vários formatos, tal como o cérebro humano.
- Ferramenta de Gestão … a rede neural é um conjunto de recursos conectados, nós e conexões, que formam um “sistema enredado”, de causas e efeitos, bem determinado … permite planejar, desempenhar, controlar e ajustar dados, informação e conhecimento.
- Meio de Interação … a rede neural permite interação entre pessoas e computadores de forma direta, indireta ou mediatizada, com gestão, economia, desempenho, segurança … codifica e registra através de seus nós (vértices) e conexões (arestas), fluxo de informações e mudanças na rede, permite descrever e atualizar contextos nas várias perspectivas possíveis, através das perspectivas dos seus vários nós.
- Modelagem Matemática … pelo fato de ser um conceito abstrato, matemático e computacional, a rede neural permite usar estrutura de dados, equações e algoritmos, para modelar (representar) contextos e situações reais, descrever a realidade de forma simplificada, fazer simulações e previsões de mudanças.
- Modelo de Aprendizagem … a rede neural tem o propósito de regular e conectar conceitos (nós), criar e registrar caminhos, interações, fluxos de informação, servir de novas referências de caminhos alternativos, que podem ser repetidos, padronizados, compartilhados, e dessa forma, servir de ferramenta para aprender mais rápido e com maior significância e copartilhada.
- Monitoramento de Mudanças … a estrutura, algoritmos adimensionais e funcionalidades suportadas pela “teoria de rede”, possibilita que cada nó inteligente tenha a visão de toda a rede, através de tabelas de roteamento, armazenadas em cada nó, atualizadas continuamente a cada mudança na rede, via protocolos (algoritmos de controle de rede).
- Processamento de Algoritmos … a rede neural usa no seu núcleo, estruturas de grafos que permite permite construir algoritmos da “teoria de grafos”, para construir a rede, instruir computadores, máquina inteligentes ou pessoas, registrar e calcular e compartilhar, relações importantes entre os conjuntos de recursos (nós e conexões) interconectados em rede.
- Reconhecimento de Padrões … o grande conjunto de indicadores e parâmetros da teoria de rede, aumentam a capacidade de identificar, atribuir , registrar modificações, significados e pesos de conexões e padrões de tráfego, e suas características, origens e destinos, interações de recursos em rede, situações, condições, contextos, meios, caminhos mínimos e máximos, perguntas de problemas e soluções.
- Rede de Computadores … a rede neural conecta sistemas inteligentes em rede com gestão, economia, atendimento, desempenho e segurança.
- Regras … a rede neural é baseada criação e registro de princípios, regras, controles sinalizações, comportamentos, padrões, para a comunicação e trabalho em rede, via computadores.
- Repetição … a rede neural, que simula a rede de neurônios do cérebro humano, registra o “tráfego na rede”, origens, caminhos, destinos e repetições, de acordo com a demanda de perguntas e respostas, registra as conexões e caminhos mais frequentes, que evidencia padrões, e com isso gera informações para refinar a escolha dos próximos caminhos e decisões futuros de forma mais precisa e ponderada, em função da aprendizagem desses “padrões de perfil de tráfego”.
- Simulação do Comportamento Humano … a inteligência artificial e rede neurais usadas para tal é um a forma de modelar e imitar de forma simplificada a cognição humana, através de rede de computadores.
- Sistematização … a rede neural é uma técnica de organização e estruturação de informações, com o objetivo de criar e desenvolver modelos dinâmicos, facilitar a compreensão e utilização de recursos, regras e parâmetros.
- Solucionar Problemas … a modelagem e uso de redes neurais via computadores, permite sistematizar a formulação de perguntas e problemas em rede, coletar dados, investigar fontes de informações, identificar causas raízes que causam os problemas fundamentais que se ramificam numa hierarquia de problemas, testar os caminhos minimos e máximos para uma dada situação específica, analisar meios e fins, aplicando “algoritmos da teoria de e rede”, onde a orientação da solução vem fundamentalmente de fora para dentro, ou seja é altamente direcionada pelo contexto, circunstâncias, condições específicas.
- Tomar decisão … computadores podem ser ensinados a fazer generalizações e inferências, pela modelagem dos dados de entrada e saída, através de estruturas como grafos, matrizes ou listas de adjacências, que permitem construir o contexto e escopo para significar o problema e escolher a melhor solução disponível no entorno.
Aprendizagem de Máquina.
A rede neural é a infraestrutura em rede usada para fazer computadores aprenderem de forma autônoma, de forma indireta, sem a intervenção de programação direta do homem, a partir dos dados adquiridos modelados em estruturas de dados.
Check List.
Aprendizagem de Máquina
Propósito, Características e Aplicações.
- Aprendizagem de Máquina … técnica fazer computadores aprenderem.
- Simulação da Realidade … imitar o sistema cognitivo humano, via modelagem cognitiva.
- Interação com Ambiente … servir de ferramentas para reunir recursos e ferramentas em rede.
- Interação repetitiva … consolidar o conhecimento e a memorização.
- Interação social … construção de aprendizagens significativas.
- Reconhecer padrões … categorizar problemas e soluções, dos mais fáceis aos mais complexos.
- Pesos … o ajuste 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 e o estado corrente da rede.
- 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 … existem basicamente três maneiras pelas quais uma rede neural se relaciona com o ambiente e estabelece os paradigmas de aprendizagem: supervisionada, Não Supervisionada ou Reforço
- 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 … um agente crítico externo avalia a resposta fornecida pela rede.
Conclusão.
Redes neurais são alvo da ciência da computação.
São usadas para resolver problemas complexos, como reconhecer rostos ou resumir documentos.
A rede neural é um modelo de aprendizado de máquina.
É um componente ou subconjunto da inteligência artificial (IA).
É inspirada no no cérebro humano composta por “neurônios artificiais” interconectados.
O conceito de aprendizado de máquina permite que os computadores aprendam e melhorem de forma autônoma, sem serem programados explicitamente para isso.
