Como funciona uma rede neural artificial?

Uma rede neural artificial é um modelo computacional inspirado no funcionamento dos neurônios do cérebro humano. Essas redes têm a capacidade de aprender e se adaptar por meio de algoritmos de aprendizado de máquina.

Uma rede neural artificial é composta por várias camadas de unidades de processamento conhecidas como neurônios artificiais. Cada neurônio recebe uma entrada, realiza um cálculo simples usando uma função de ativação e envia a saída para os neurônios da camada seguinte. Essas camadas interconectadas ajudam a alterar e transformar os dados de entrada para produzir uma saída desejada.

O processo de treinamento de uma rede neural artificial envolve a alimentação de um conjunto de dados de treinamento, onde cada instância é composta por um conjunto de entradas e suas correspondentes saídas corretas. Durante o treinamento, a rede vai ajustando automaticamente os pesos sinápticos entre os neurônios para minimizar a diferença entre as saídas esperadas e as saídas produzidas pela rede. Esse ajuste é feito usando algoritmos de otimização, como o Gradiente Descendente.

Uma vez treinada, a rede neural artificial pode ser usada para fazer previsões ou classificações de novos dados de entrada. Por exemplo, pode ser usada para reconhecimento facial, processamento de linguagem natural, detecção de fraudes, entre outras aplicações.

Portanto, em resumo, uma rede neural artificial é uma abstração matemática que simula o funcionamento do cérebro humano, permitindo que as máquinas aprendam a partir de dados e tomem decisões com base nesse aprendizado.