Redes Neurais para Concursos

Redes Neurais para Concursos

Redes neurais são um dos campos mais interessantes e excitantes da inteligência artificial. Essa tecnologia tem sido estudada e desenvolvida há muitos anos, e está cada vez mais presente em nossas vidas. Neste post, vou compartilhar um pouco do que aprendi sobre redes neurais, e como elas estão mudando a forma como interagimos com o mundo digital. Melhor ainda, veremos o que você precisa saber sobre redes neurais para concursos.

Antes de entrarmos no assunto, é importante entender o que é uma rede neural. Simplificando, é um algoritmo de aprendizado de máquina que imita o funcionamento do cérebro humano. As redes neurais são compostas por várias camadas de “neurônios” interconectados, que processam informações e fornecem saídas. Essas saídas são então usadas para fazer previsões, identificar padrões ou tomar decisões.

Uma das principais vantagens das redes neurais é sua capacidade de aprender com dados brutos. Em vez de serem programadas manualmente, as redes neurais podem ajustar seus próprios pesos e conexões para encontrar padrões nos dados. Isso torna as redes neurais extremamente versáteis e úteis em uma ampla variedade de aplicativos.

As redes neurais são usadas em muitas aplicações diferentes, desde reconhecimento de fala até reconhecimento de imagens e tradução automática. Um dos exemplos mais conhecidos de aplicação de redes neurais é a Siri, a assistente virtual da Apple. A Siri usa redes neurais para entender comandos de voz e fornecer respostas relevantes.

Outra aplicação comum de redes neurais é em carros autônomos. Esses veículos usam redes neurais para processar dados de sensores e tomar decisões em tempo real. Isso permite que os carros autônomos identifiquem objetos ao seu redor, como outros carros, pedestres e sinais de trânsito.

As redes neurais também estão se tornando cada vez mais populares em finanças e investimentos. Por exemplo, os bancos podem usar redes neurais para analisar dados financeiros e identificar padrões que ajudem a prever flutuações de mercado ou fraudes.

Outra aplicação interessante de redes neurais é em jogos. Empresas de jogos usam redes neurais para criar personagens mais realistas e inteligentes. As redes neurais também são usadas para criar inteligência artificial para jogos de estratégia em tempo real.

As redes neurais são uma tecnologia em constante evolução. Novos algoritmos e técnicas de treinamento são desenvolvidos o tempo todo, o que permite que as redes neurais resolvam problemas mais complexos e lidem com grandes quantidades de dados.

No entanto, as redes neurais também enfrentam alguns desafios. Uma das principais preocupações é a falta de transparência e explicabilidade. Como as redes neurais tomam decisões com base em padrões nos dados, pode ser difícil entender como e por que uma decisão específica foi tomada.

Outra preocupação é a segurança. As redes neurais são vulneráveis a ataques de adversários que podem manipular os dados de entrada para enganar a rede e fornecer saídas erradas. Isso é especialmente preocupante em aplicações críticas, como carros autônomos ou sistemas de segurança.

Além disso, as redes neurais requerem grande poder computacional e muitos dados para serem treinadas com precisão. Isso pode ser caro e demorado, o que pode limitar a aplicação das redes neurais em algumas áreas.

Vamos praticar com duas questões de concurso:

Prova: INSTITUTO AOCP – 2020 – MJSP – Cientista de Dados – Big Data

Um cientista de dados utiliza uma técnica de mineração de dados complexa e baseada nos neurônios humanos, em que um conjunto de entrada é utilizado para prever uma ou mais saídas. Qual é o nome dessa técnica utilizada pelo cientista de dados?

A Reasoning.

B Regressão.

C Redes neurais.

D Redes bayesianas.

E Regras de inteligência.

Gabarito: D

Comentários: A técnica que é baseada em neurônios humanos, que utiliza entrada para fazer previsões (saídas), no contexto da ciência de dados, é a rede neural artificial. Sobre as demais alternativas, reasoning e regras de inteligência possuem relação com o processo de tomar decisões com base em ciência de dados, fugindo ao escopo da questão. Regressão e redes bayesianas são técnicas de aprendizado de máquina, mas que não simulam os neurônios humanos.

Prova: CESPE / CEBRASPE – 2022 – Petrobras – Ciência de Dados

O algoritmo de backpropagation consiste das fases de propagação e de retro propagação: na primeira, as entradas são passadas através da rede e as previsões de saída são obtidas; na segunda, se calcula o termo de correção dos pesos e, por conseguinte, a atualização dos pesos.

Gabarito: C

Comentários: a questão descreve bem o algoritmo de backpropagation, utilizado para o treinamento das redes neurais artificiais. São duas fases, uma onde uma previsão da rede é avaliada e, caso a rede tenha errado, temos a segunda fase, de retropropagação, onde os pesos (ou parâmetros) da rede são ajustados para que ela não erre mais!