{"id":2351,"date":"2022-09-02T14:40:40","date_gmt":"2022-09-02T17:40:40","guid":{"rendered":"https:\/\/pixforce.ai\/?p=2351"},"modified":"2023-09-04T12:11:31","modified_gmt":"2023-09-04T15:11:31","slug":"o-que-sao-e-como-se-classificam-as-redes-neurais","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pixforce.com\/pt-br\/o-que-sao-e-como-se-classificam-as-redes-neurais\/","title":{"rendered":"Redes neurais: o que s\u00e3o e como se classificam"},"content":{"rendered":"

Criadas para reproduzir o mesmo tipo de distribui\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es que \u00e9 feito pelo mecanismo neural do c\u00e9rebro, as Redes Neurais Artificiais servem para reconhecer padr\u00f5es e mecanismos de rela\u00e7\u00e3o existentes em dados brutos. Al\u00e9m disso, as redes neurais s\u00e3o capazes de analisar e agrupar estes dados, gerando respostas inteligentes que melhoram gradativamente. O sistema \u00e9 uma vertente da Deep Learning.<\/em><\/p>\n

\"Redes<\/p>\n

Voc\u00ea sabe o que s\u00e3o Redes Neurais?<\/strong> As redes artificiais s\u00e3o mecanismos que imitam as redes naturais do c\u00e9rebro humano. Dentro de um sistema tecnol\u00f3gico, elas conseguem identificar padr\u00f5es e reproduzi-los de maneira estrat\u00e9gica, divididas de modo que essa identifica\u00e7\u00e3o gere diferentes tipos de classifica\u00e7\u00f5es que podem ser implementadas para solu\u00e7\u00f5es espec\u00edficas.<\/p>\n

O mecanismo \u00e9 capaz de adquirir conhecimento atrav\u00e9s da experi\u00eancia, utilizando uma s\u00e9rie de unidades de processamento.<\/p>\n

Redes Neurais Artificiais fazem parte da Deep Learning<\/strong> ou, em portugu\u00eas livre, Aprendizagem Profunda, que \u00e9 um bra\u00e7o da Intelig\u00eancia Artificial (IA)<\/a>.<\/strong> Utilizada para processar dados e identificar objetos atrav\u00e9s de imagens, a Deep Learning \u00e9 respons\u00e1vel por grandes avan\u00e7os recentes relacionados \u00e0 Vis\u00e3o Computacional, e as Redes Neurais s\u00e3o parte deste processo.<\/p>\n

Quer entender mais sobre Intelig\u00eancia Artificial e Vis\u00e3o Computacional? Veja aqui<\/a>.<\/p>\n

Classifica\u00e7\u00f5es das Redes Neurais<\/h3>\n

Surgida em 1943, a primeira ideia sobre Rede Neural Artificial<\/strong> foi inspirada em um artigo sobre o funcionamento dos neur\u00f4nios cerebrais. A partir de ent\u00e3o e atrav\u00e9s do uso de IA, os sistemas foram sendo aprimorados at\u00e9 chegar \u00e0s solu\u00e7\u00f5es que temos hoje. Primeiramente, \u00e9 importante entender como as redes se dividem entre Rede Neural Supervisionada e Rede Neural N\u00e3o Supervisionada.<\/strong><\/p>\n

Quando uma rede neural classifica-se como N\u00e3o Supervisionada, ela n\u00e3o utiliza informa\u00e7\u00f5es de resposta para fazer modifica\u00e7\u00f5es nos valores das conex\u00f5es sin\u00e1pticas.<\/strong> Isso significa que n\u00e3o existe resposta considerada certa ou errada – neste caso, a rede identifica aquilo que mais se assemelha ao padr\u00e3o utilizado.<\/p>\n

O sistema n\u00e3o supervisionado \u00e9 utilizado quando n\u00e3o \u00e9 poss\u00edvel identificar aquilo que se procura. Aqui, ele identifica caracter\u00edsticas comuns \u00e0s imagens, como por exemplo repetidas apari\u00e7\u00f5es de um determinado elemento ou cor. Como resposta final, \u00e9 poss\u00edvel entender se as figuras t\u00eam ou n\u00e3o o elemento em quest\u00e3o.<\/p>\n

Por outro lado, as Redes Neurais Supervisionadas funcionam de uma maneira diferente. O t\u00e9cnico Lucas Ramalho, analista de processamento de imagens da Pix Force descreve o funcionamento do segmento comparado-o a uma caixa preta, em que diversos tipos de informa\u00e7\u00f5es s\u00e3o inseridas, de acordo com a resposta que se espera.<\/p>\n

\u201c\u00c9 como colocar na caixa preta uma s\u00e9rie de dados que queremos para que ela possa aprender um padr\u00e3o, e ent\u00e3o na sa\u00edda ela pode nos retornar aquilo que identificou\u201d<\/em>, refor\u00e7a Lucas.<\/p>\n

\u00c1reas de aplica\u00e7\u00e3o das redes neurais<\/h3>\n

Com a crescente aplica\u00e7\u00e3o de sat\u00e9lites que captam informa\u00e7\u00f5es do espa\u00e7o atrav\u00e9s de imagens, as Redes Neurais Artificiais t\u00eam sido cada vez mais utilizadas. Para definir suas principais \u00e1reas de aplica\u00e7\u00e3o, \u00e9 poss\u00edvel separ\u00e1-las entre redes com mecanismos de classifica\u00e7\u00e3o, detec\u00e7\u00e3o e segmenta\u00e7\u00e3o.<\/strong> Desta forma \u00e9 f\u00e1cil entender como elas colaboram para a exist\u00eancia de projetos, que podem englobar seguran\u00e7a, educa\u00e7\u00e3o, reconhecimento de dados e muito mais.<\/p>\n

Nos sistemas de classifica\u00e7\u00e3o, imagens s\u00e3o separadas entre poss\u00edveis vertentes.<\/strong> Atrav\u00e9s dele, sabe-se se a figura possui um determinado elemento, como por exemplo um gato. Da mesma forma, \u00e9 poss\u00edvel identificar se as mesmas figuras mostram um gato, uma lebre ou um cachorro.<\/p>\n

O sistema de detec\u00e7\u00e3o \u00e9 um dos mais utilizados hoje em dia, j\u00e1 que consegue fazer a interpreta\u00e7\u00e3o de dados atrav\u00e9s de f\u00f3rmulas j\u00e1 prontas.<\/strong> Isso significa que n\u00e3o h\u00e1 necessidade de uma nova programa\u00e7\u00e3o a cada vez que deseja-se encontrar um padr\u00e3o de imagens. Aqui \u00e9 poss\u00edvel identificar um padr\u00e3o atrav\u00e9s de v\u00e1rios elementos que podem constru\u00ed-lo, sendo um exemplo a identifica\u00e7\u00e3o de pessoas ou objetos em um determinado espa\u00e7o.<\/p>\n

Por fim, o mecanismo de segmenta\u00e7\u00e3o torna-se geralmente uma jun\u00e7\u00e3o dos sistemas de classifica\u00e7\u00e3o e detec\u00e7\u00e3o.<\/strong> Com ele, identifica-se um padr\u00e3o atrav\u00e9s de tudo que existe ao redor dos pixels que comp\u00f5em cada item de uma imagem, atrav\u00e9s de uma m\u00e1scara. Ou seja, torna-se poss\u00edvel diferenciar um elemento do outro.<\/p>\n

O detetor Yolo e seus exemplos de aplica\u00e7\u00e3o<\/h3>\n

\"RedesO Yolo \u00e9 considerado um dos sistemas mais aplic\u00e1veis para a identifica\u00e7\u00e3o de imagens dentro da Vis\u00e3o Computacional.<\/strong> Trabalhando atrav\u00e9s da detec\u00e7\u00e3o, ele consegue interpretar um padr\u00e3o e identificar imagens e localiza\u00e7\u00f5es a respeito dele. Por conta disso, o detector \u00e9 muito \u00fatil em segmentos comuns da ind\u00fastria.<\/p>\n

Aplicado em c\u00e2meras de seguran\u00e7a que podem j\u00e1 estar sendo utilizadas, o Yolo consegue sinalizar se os funcion\u00e1rios est\u00e3o fazendo o uso de todos os Equipamentos de Prote\u00e7\u00e3o Individual (EPIs), como macac\u00e3o, luvas, capacete e protetores auriculares. Da mesma forma \u00e9 poss\u00edvel perceber se existem pessoas em \u00e1reas de risco.<\/p>\n

Redes Neurais Artificiais e a Vis\u00e3o Computacional<\/h3>\n

\u00c9 importante perceber o quanto as vertentes da Vis\u00e3o Computacional<\/strong><\/a> contribuem para que processos em grande escala sejam feitos de maneira r\u00e1pida e segura, trazendo efic\u00e1cia para m\u00e9todos que antes eram feitos manualmente. Al\u00e9m de proporcionar meios para que as empresas despe\u00e7am-se de solu\u00e7\u00f5es burocr\u00e1ticas e de baixa acur\u00e1cia, a tecnologia trabalha de forma mec\u00e2nica e cont\u00ednua, liberando funcion\u00e1rios de fun\u00e7\u00f5es perigosas e cansativas.<\/p>\n

Aplicar solu\u00e7\u00f5es com tecnologias disruptivas<\/a> em corpora\u00e7\u00f5es \u00e9 uma forma eficaz de trabalhar rumo a um crescimento exponencial, j\u00e1 que processos mec\u00e2nicos deixam de estar \u00e0 merc\u00ea de falhas humanas, e funcion\u00e1rios podem ser distribu\u00eddos em fun\u00e7\u00f5es estrat\u00e9gicas.<\/p>\n

Quer continuar aprendendo?<\/p>\n

Descubra a origem e o futuro da Vis\u00e3o Computacional<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Criadas para reproduzir o mesmo tipo de distribui\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es que \u00e9 feito pelo mecanismo neural do c\u00e9rebro, as Redes Neurais Artificiais servem para reconhecer padr\u00f5es e mecanismos de rela\u00e7\u00e3o existentes em dados brutos. Al\u00e9m disso, as redes neurais s\u00e3o capazes de analisar e agrupar estes dados, gerando respostas inteligentes que melhoram gradativamente. O sistema […]<\/p>\n","protected":false},"author":29,"featured_media":2910,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"content-type":"","_external_link":"","footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-2351","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-noticias"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/pixforce.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2351","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/pixforce.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/pixforce.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/pixforce.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/users\/29"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/pixforce.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2351"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/pixforce.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2351\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/pixforce.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2910"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/pixforce.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2351"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/pixforce.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2351"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/pixforce.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2351"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}