O que é classificação de rede neural?
A classificação de redes neurais é o processo pelo qual os computadores são capazes de classificar dados usando motivos de circuitos encontrados em redes neurais biológicas. O circuito neural é o circuito mais complexo conhecido e é capaz de processar mais dados - tanto em paralelo quanto em série - do que qualquer computador existente a partir de 2011, e uma razão pela qual ele é tão poderoso é a capacidade adaptativa dos circuitos neurais. Conexões, sinapses e portas lógicas funcionais podem se fortalecer e enfraquecer com base nas informações anteriores e nas taxas de disparo neural. Essa mesma adaptação de circuito à integração eficiente de informações e processamento de dados para classificação estatística pode ser explorada pela incorporação desses motivos e métodos de circuito em projetos de computadores.
O cérebro é uma fonte impressionante de poder de processamento combinado com ferramentas de modelagem de dados estatísticos não lineares que ocorrem naturalmente. Os motivos encontrados nos circuitos neurais variam de unidades simples de processamento a sistemas complexos de integração de informações. Os sistemas adaptativos biológicos nas redes neurais mudam a maneira como processam as informações com base nas informações anteriores recebidas. Da mesma maneira que uma pessoa aprende a abafar o ruído de fundo, uma rede neural artificial pode aprender a ponderar partes separadas de informações de maneira diferente, dando mais peso às informações que o sistema aprendeu a designar como "importante".
Modelos computacionais para classificação de redes neurais aproveitam o conhecimento adquirido com o estudo das capacidades de processamento de redes neurais que ocorrem naturalmente, desde unidades dentro do circuito até o processo pelo qual as informações são ponderadas. Esses motivos podem então ser melhor compreendidos, fornecendo mais informações sobre o funcionamento do cérebro, além de recriar o motivo in silico , o que significa que os computadores são usados para maior poder estatístico de processamento da classificação da rede neural. As aplicações da classificação de redes neurais são abrangentes, mas o progresso feito em 2011 foi relativamente pequeno, em grande parte por causa do nascimento do estudo e do entendimento das redes neurais.
Os métodos de processamento de informações que incorporam sistemas adaptativos, imitando os circuitos móveis no cérebro, como o aprendizado de máquina com base em parâmetros de dados anteriores, permitem que os cientistas processem os dados de uma maneira única e dinâmica. Algumas pessoas dizem que isso é necessário porque o acúmulo de dados na ciência tem crescido exponencialmente e as técnicas para aumentar a quantidade de dados coletados estão se tornando mais eficientes. Muitos cientistas acreditam que o gargalo nas descobertas científicas será a assimilação e o processamento de dados. Para a análise estatística, métodos de aprendizado não lineares, baseados em máquinas, tornaram-se mais fortemente dependentes.
Através de um modelo computacional, os programadores podem criar redes neurais artificiais compostas por neurônios artificiais para representar um cérebro mecânico - uma unidade de processamento de informações in silico que tem a capacidade de alterar dinamicamente sua análise estatística com base em dados avaliados anteriormente. Basicamente, basear o processamento de dados na classificação de redes neurais pode permitir que os cientistas criem máquinas mais poderosas, capazes de aprender. Uma máquina capaz de modificar dinamicamente suas habilidades de classificação com base em informações anteriores é uma ferramenta poderosa feita para auxiliar os cientistas nos problemas produzidos pela tentativa de analisar grandes quantidades de dados.