O que é uma rede neural artificial?

A inteligência artificial está ao nosso redor e ouvimos falar disso em muitas indústrias diferentes. Redes neurais artificiais são uma ferramenta principal que é usada para aprendizado de máquina. Computadores podem fazer muitas coisas melhor do que os humanos, mas nossos cérebros são capazes de coisas invejáveis até mesmo para máquinas — a capacidade de aprender a ficar mais inteligente com a experiência. Essa “rede neural” é o que pesquisadores e desenvolvedores estão construindo em novas inovações tecnológicas.

Redes Neurais Artificiais Imitam o Cérebro Humano

Cérebros humanos têm uma maneira de ler e deduzir o contexto do que está acontecendo em situações da vida real que os computadores não foram capazes de entender. Enquanto os computadores leem x’s e o’s eles não podem ler no meio das linhas. Uma rede neural artificial tenta imitar o que acontece em um cérebro humano especificamente na rede de neurônios que aprendem e tomam decisões. Essas redes neurais artificiais são programadas em computadores para que o computador se comporte da mesma maneira.

As redes neurais existem desde a década de 1940, mas ganharam mais tração nas últimas duas décadas. É uma das principais ferramentas utilizadas para a parte de aprendizado de máquina da inteligência artificial. Um dos novos avanços nas redes neurais artificiais tem sido no domínio do aprendizado profundo.

O que é machine learning e deep learning?

Inteligência artificial é um termo frequentemente usado por muitas indústrias diferentes. Houve muitos filmes e programas de televisão retratando inteligência artificial, incluindo The Matrix, The Terminator, West World e Blade Runner. A IA simula a forma como os humanos agem e pensam e traz isso para o mundo das máquinas.

O aprendizado de máquina usa algoritmos para analisar dados e aprender com eles. Ele pode prever como responder a uma situação específica. O aprendizado profundo é outra abordagem usando algoritmos. O deep learning é um subcampo de aprendizado de máquina com algoritmos inspirados em como os cérebros humanos funcionam. O deep learning usa redes neurais artificiais para aprender e reagir a diferentes prompts e tarefas.

Quais são os diferentes tipos de redes neurais?

A invenção da rede neural não é só essa. Existem numerosos tipos de redes neurais com certos usos para cada um. Essas diferentes redes neurais também têm diferentes estágios de complexidade. A primeira e mais simples rede neural é o que é chamado de rede neural para alimentação. Esta rede neural tem a informação viajando em uma direção a partir de uma entrada e uma saída.

O segundo tipo de rede neural e uma mais amplamente utilizada é chamada de rede neural recorrente. Esta rede neural pode permitir que as informações fluam em várias direções. A rede neural recorrente também tem capacidades de aprendizagem superiores e é mais usada para tarefas mais difíceis, incluindo aprender a caligrafia de uma pessoa e reconhecer uma linguagem específica.

Estas não são as únicas redes neurais que estão sendo usadas hoje. Há redes neurais convolucionais, redes Hopfield, e muito mais. Cada uma dessas redes neurais é melhor para certas aplicações.

O que as redes neurais podem fazer?

Redes neurais podem fazer quase tudo, mas escolher a rede neural certa para uma aplicação específica é importante. Redes neurais artificiais podem fazer qualquer coisa, desde gerar rostos realistas de CGI, reconhecer um intruso em torno de sua casa e chamar a polícia, dirigir veículos autônomos e traduzir outra língua. Redes neurais se usadas da maneira certa podem fazer quase qualquer coisa imaginável. Redes neurais podem fazer isso detectando padrões em dados e reagindo a eles.

Semelhante à maneira como um cérebro humano trabalha redes neurais artificiais aprendem com a experiência. Quanto mais dados a rede toma, mais precisa ela pode se tornar ao reagir a ela. Isso pode ser semelhante aos assistentes domésticos inteligentes que se acostumam com comandos específicos que você lhes dá. Quanto mais experiência tiver, menos erros cometerá.

Redes neurais artificiais têm um potencial inegável, mas vem com seus desafios. Um dos desafios mais significativos para redes neurais artificiais é o tempo necessário para treinar uma tarefa específica. Essas redes também contam com seu usuário. A própria rede pode ajustar suas respostas, mas não tem um processo de tomada de decisão preciso.

IA e machine learning estão mudando o data center

A inteligência artificial, especificamente o aprendizado de máquina, está mudando e melhorando a forma como os data centers operam. O objetivo do uso da tecnologia de inteligência artificial e machine learning dentro da indústria de data centers é ajudar a melhorar a eficiência e a produtividade dos data centers.

Existem algumas maneiras diferentesde a inteligência artificial beneficiar data centers. A IA pode ajudar a aproveitar análises preditivas e otimizar a distribuição de carga de trabalho. Algoritmos de aprendizagem de máquina também podem ajudar com uma das maiores necessidades de um data center, que é manter os racks de servidor frescos. Os data centers usam uma enorme quantidade de energia e energia para manter esses servidores frescos, mas o uso de inteligência artificial pode ajudar na eficiência energética. A tecnologia de IA também pode ajudar a executar tarefas rotineiras de forma autônoma. Essas tarefas podem incluir qualquer coisa, desde atualizar um sistema, fazer backup de arquivos e patches de segurança.

As possibilidades são infinitas quando se trata de inteligência artificial e isso é especialmente verdade quando se trata de operações de data center.

Conclusão

Você pode ter ouvido falar de inteligência artificial, mas pode não estar tão familiarizado com o termo rede neural artificial. Simplificando, uma rede neural artificial é um sistema de computação destinado a imitar a forma como um cérebro humano funciona. Os cérebros humanos analisam e processam informações entendendo o contexto de tudo o que acontece em uma determinada situação. Redes neurais artificiais usam esse mesmo processo e ajudam as máquinas a fazer melhores escolhas em suas tarefas. Isso pode ser usado de muitas maneiras diferentes e em muitas indústrias diferentes.

Inteligência artificial, machine learning, deep learning e redes neurais artificiais desempenharão um papel vital nas inovações tecnológicas do futuro. Máquinas que podem tomar decisões da mesma forma que os humanos tomam decisões podem ser benéficas para muitas pessoas e empresas diferentes. Pode facilitar o trabalho de muitas pessoas. A inteligência artificial também pode ajudar a resolver alguns dos maiores problemas do mundo. O mundo pode usar alguma ajuda.