O que é aprendizado neural?
O aprendizado neural é baseado na crença de que o cérebro opera como um computador quando processa novas informações. A entrada, organização e recuperação de dados são considerações principais. A base biológica do aprendizado neural é um sistema neural, que se refere à estrutura interconectada das células cerebrais. Essa compreensão da relação entre estrutura e função cerebral foi aplicada ao desenvolvimento de melhores conceitos de aprendizado e retenção de memória. A estrutura também serve como base para sistemas de redes neurais artificiais.
De acordo com o modelo de aprendizado neural, a informação entra primeiro no cérebro através da entrada de dados. O cérebro deve então armazenar essas informações e combiná-las com as informações já presentes através da organização dos dados. O passo final é a recuperação de dados, na qual o cérebro desenvolve sistemas para retirar e armazenar informações armazenadas da mente. O aprendizado neural, portanto, refere-se a esses processos coletivos nos quais o cérebro reúne, armazena e usa as informações obtidas através de experiências de vida. Às vezes, os processos de aprendizado ficam tão codificados no cérebro que a recuperação da informação ocorre quase automaticamente, como em situações ameaçadoras.
A memória é, portanto, um conceito vital no aprendizado neural, assim como acontece com os computadores. A codificação eficaz da informação pode ser auxiliada por técnicas mnemônicas. Esses métodos envolvem a memorização de grandes pedaços de informações por meio de dicas de memória. Por exemplo, um indivíduo pode procurar aprender uma longa sequência de palavras criando uma frase na qual cada palavra contém a primeira letra de cada palavra da lista. Outra abordagem pode envolver a criação de uma imagem visual imaginativa que represente uma palavra. Essa abordagem é comum na memorização de informações complexas, como termos médicos.
Os dispositivos mnemônicos geralmente dependem de outro conceito importante no aprendizado neural: o tipo de estilo de aprendizado que um cérebro está mais conectado para implementar. Alguns indivíduos são mais proficientes nos métodos visuais de aprendizagem, enquanto outros funcionam melhor quando o aprendizado é mais de leitura ou baseado em palavras. Outras abordagens podem incluir aprendizado auditivo e aprendizado cooperativo aplicado.
Alguns professores de aprendizagem neural adotam uma abordagem holística da aprendizagem. Em outras palavras, os indivíduos devem considerar idéias e conceitos de maneira naturalista, em vez de confiar em métodos de aprendizado rotineiros que enfatizam fatos específicos e isolados. A anotação pode, portanto, consistir em uma abordagem semelhante a uma árvore na qual os conceitos se ramificam e os indivíduos criam suas próprias associações exclusivas para solidificar conceitos em sua memória.
A transmissão e o armazenamento de informações ocorrem entre redes de neurônios ou células cerebrais. As redes neurais também são a base de muita inteligência artificial. De fato, o aprendizado neural às vezes se refere aos métodos de design da inteligência artificial que imitam as estruturas neurais humanas. Essas redes neurais têm se mostrado úteis em inúmeras arenas complexas de desempenho de máquinas, desde o reconhecimento de fala até a implementação de controles para robôs.
Para esses métodos, as pequenas estruturas artificiais padronizadas após os neurônios humanos são conhecidas como unidades ou nós. Como os neurônios, essas unidades são programadas para receber informações de entrada ou entrada e também para transmitir informações ou saída. Nas máquinas de inteligência artificial, os componentes de entrada e saída são conectados repetidamente para que associações sejam criadas dentro do sistema de inteligência artificial. Essas associações formadas constituem aprendizado neural para o sistema e - como o aprendizado humano - as associações podem ser fortalecidas à medida que são codificadas e memorizadas. O fortalecimento ocorre por meio de regras de aprendizado ou medições ponderadas e algoritmos neurais matemáticos.