O que é uma rede neural adaptativa?

Uma rede neural adaptativa é um sistema que processa informações e faz ajustes na rede quando necessário. Essas redes podem ser encontradas em sistemas de computadores ou em formas de vida orgânicas. Eles são usados ​​para interpretar grandes quantidades de informações complexas e são a base da moderna tecnologia de inteligência artificial.

Uma rede neural adaptativa feita pelo homem, também chamada de rede neural artificial, é modelada após as redes neurais que ocorrem naturalmente no cérebro de humanos e animais. Eles trabalham usando uma série de sensores de coleta de informações - os neurônios - que são interpretados por uma unidade central de processamento. Essas conexões podem alterar e alterar a maneira como interagem com a unidade central de processamento, com base em sua própria avaliação de como executar suas funções com mais eficiência.

Existem duas maneiras principais pelas quais uma rede neural adaptativa "aprende": aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado. O aprendizado supervisionado requer uma contraparte humana que instrua a rede sobre como interpretar e interagir com várias informações. O objetivo desse estilo de aprendizado é garantir que não haja erros nos métodos que a rede neural adaptativa usa para processar informações e reforçar as ações desejadas da rede.

O aprendizado não supervisionado depende da unidade central de processamento que interage com seu ambiente e toma suas próprias decisões sobre como deve operar com base em sua programação original. Para isso, organiza e reorganiza as informações que recebe e faz previsões sobre quais poderiam ser os resultados da alteração desses dados. Uma rede pode aprender online ou offline. O aprendizado on-line significa que a rede aprende enquanto também executa tarefas. O aprendizado offline exige que a rede aprenda separadamente da atuação.

Atualmente, existem quatro tarefas principais executadas por redes neurais adaptativas. Todos eles lidam com padrões de processamento e interpretação. Primeiro, há clustering, em que a rede examina vários padrões e agrupa padrões relacionados em clusters.

Uma segunda tarefa que uma rede neural adaptativa pode executar é reconhecer e interpretar um padrão, como palavras escritas ou faladas. Ao fazer isso, ele pode tentar entender padrões completamente desconhecidos, com base no seu entendimento de padrões relacionados. Fornecer uma estimativa do valor de uma função é a terceira tarefa principal e é frequentemente usada em ciências ou engenharia. A quarta tarefa principal que uma rede neural adaptativa pode executar é fazer previsões do que ocorrerá no futuro se forem feitas alterações em determinados modelos de dados.

Uma rede neural artificial é uma forma de inteligência artificial e seus usos mais modernos envolvem tecnologia robótica avançada. É mais comumente usado por analistas de dados, pois seus trabalhos lidam com a interpretação e a classificação através de grandes quantidades de informações. Uma rede neural artificial pode ajudar um analista a organizar seus dados, realizar pesquisas e testar possíveis alterações nos produtos e serviços de sua empresa. À medida que a tecnologia se torna mais avançada, as aplicações de redes neurais se tornam mais comuns.