O Que So Redes Neurais Em Python?

O que so redes neurais em Python

As redes neurais são um modelo computacional inspirado no funcionamento do cérebro humano. Elas são compostas por várias camadas de neurônios artificiais interconectados, que processam informações e aprendem a partir dos dados.

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Obviamente há muitas melhorias que podem ser feitas para melhorar o desempenho da nossa rede, mas já dá para ver que mesmo uma arquitetura simples apresenta um ótimo desempenho.

Durante o treinamento, a rede neural busca minimizar uma função de perda, que mede a diferença entre as saídas da rede e os valores esperados. Esse processo é conhecido como retropropagação, no qual os gradientes são calculados para atualizar os pesos da rede de forma a reduzir a perda. O treinamento é repetido várias vezes até que a rede neural seja capaz de fazer previsões precisas.

Antes de construir uma rede neural em Python, é importante preparar os dados de treinamento. Isso envolve dividir os dados em conjuntos de treinamento, validação e teste, normalizar as características e lidar com eventuais valores ausentes.

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Para avaliar o desempenho do algoritmo, chamamos o método model.predict para gerar previsões em cima do dataset de teste. O desafio do modelo é fazer a previsão para as 17.500 imagens que compõe o conjunto de teste, atribuindo um label de 0-9 para cada uma delas:

Após o treinamento, é importante avaliar o desempenho da rede neural em dados não vistos anteriormente. Isso pode ser feito calculando métricas como precisão, recall e F1-score. Também é possível visualizar os resultados através de gráficos e matrizes de confusão.

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De tão utilizado, o conjunto de dados MNIST já está disponível dentro da biblioteca scikit-learn, e pode ser importado diretamente pelo Python com fetch_mldata("MNIST Original").

Acima, podemos ver que de fato o array contendo as imagens possui 70.000 linhas (uma linha para cada imagem) e 784 colunas (todos os pixels da imagem 28 X 28). Também podemos ver uma das imagens escolhidas aleatoriamente. No caso desse dígito, nosso algoritmo teria tido sucesso se conseguisse classificar corretamente o dígito como ‘4’.

Chamando a model.fit, tem início então o treinamento da rede neural. Após um tempo que varia de acordo com sua máquina,  os pesos de cada nó são otimizados, e a rede pode ser considerada como treinada.

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As Redes Neurais mais comumente encontradas por aí são aquelas organizadas em camadas (layers) distintas, e cada camada contendo um conjunto de neurônios. Já o tipo de layer mais comumente encontrado é aquele do tipo fully-connected layer (camada totalmente conectada). Nesse, os neurônios entre dois layers adjacentes se conectam dois a dois.

Redes Neurais Multicamadas são aqueles nas quais os neurônios estão estruturados em duas ou mais camadas (layers) de processamento (já que no mínimo haverá 1 layer de entrada e 1 layer de saída).

O que é MNIST

Esse tipo de arquitetura também é conhecida como Rede Neural Feedforward,pois apenas é permitido a um neurônio do layer li se conectar a um neurônio do layer li+1 , como ilustrado na figura abaixo.

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Implementando nossa Rede Neural com Python + Keras

Python é uma linguagem de programação popular para desenvolvimento de inteligência artificial. Ela possui bibliotecas poderosas, como TensorFlow e Keras, que facilitam a implementação e o treinamento de redes neurais. Além disso, Python é uma linguagem fácil de aprender e possui uma grande comunidade de desenvolvedores.

As redes neurais em Python são construídas com base em algoritmos de aprendizado de máquina. Elas são capazes de reconhecer padrões complexos e realizar tarefas como classificação, regressão e reconhecimento de imagens. O processo de treinamento envolve alimentar a rede neural com um conjunto de dados de treinamento e ajustar os pesos das conexões entre os neurônios para minimizar o erro.

Ao testar o desempenho de uma rede neural com 4 layers (input+2 hidden layers + output), conseguimos obter 92% de precisão nas previsões realizadas.

Para que serve o PyTorch?

Ao usar o PyTorch, você carrega os dados na memória em matrizes NumPy e depois converte as matrizes a objetos Tensor do PyTorch. Você pode pensar no Tensor como uma matriz sofisticada que pode ser manipulada por um processador GPU.

O que fazer com redes neurais?

Como usamos as redes neurais na indústria?
  1. 1) Facilitar o acesso a informações e insights. ...
  2. 2) Calcular e prever resultados. ...
  3. 3) Melhorar os processos em tempo real. ...
  4. 4) Realizar atividades por comando de voz. ...
  5. 5) Realizar atividades por reconhecimento de imagens. ...
  6. 6) Estudar e prever o comportamento do cliente.
15 de fev. de 2019

Como funciona uma rede neural Convolucional?

Uma Rede Neural Convolucional (ConvNet) é um algoritmo de aprendizado profundo que pode captar uma imagem de entrada e atribuir importâncias como pesos e vieses a vários aspectos e objetos da imagem e ser capaz de diferenciar umas das outras.

Como válido uma rede neural?

Um dos principais pontos na construção de uma rede neural é a escolha correta do algoritmo de treinamento para a rede convergir corretamente, produzir bons resultados e solucionar corretamente o problema abordado. Cada algoritmo de treinamento contém seus prós e contras que devem ser levados em consideração.

Qual a rede neural mais simples?

As redes perceptron são a forma mais antiga e simples das redes neurais em avanço. O conjunto de pesos que conecta as entradas e saídas formam múltiplas camadas (MLP) e a soma da multiplicação desses pesos com as entradas resulta em cada nó de saída.

O que é PyTorch?

O PyTorch é uma biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto baseada na biblioteca Torch, usada para aplicativos como visão computacional e processamento de linguagem natural. ... Os tensores PyTorch são semelhantes aos NumPy Arrays, mas também podem ser operados em uma GPU Nvidia compatível com CUDA.

Como instalar PyTorch in Anaconda?

Selecione Anaconda 64-bit installer for Windows Python 3.8 ....Selecione os detalhes relevantes da instalação do PyTorch:
  1. Build do PyTorch – estável.
  2. Seu sistema operacional – Windows.
  3. Pacote – Conda.
  4. Linguagem – Python.
  5. Plataforma de Computação – CPU ou escolha sua versão do Cuda.
17 de ago. de 2021

Por que usar redes neurais?

As redes neurais são principalmente utilizadas para criar sistemas de inteligência artificial. Os computadores tradicionais podem fazer isso de forma simulada, mas sua principal função é seguir regras ou comandos oferecidos pelo usuário.

Qual é a vantagem do método de redes neurais artificiais?

As redes neurais artificiais (RNA) têm muitas vantagens, porque se baseiam na estrutura do sistema nervoso humano, principalmente o cérebro. Sua Aprendizagem: as RNAs têm a capacidade de aprender através de uma fase chamada fase de aprendizagem.

Qual foi a aplicação inicial das redes neurais Convolucionais CNNs?

A primeira aplicação com sucesso de uma CNN foi desenvolvida por Yann LeCun em 1998, com sete camadas entre convoluções e fully connected. ... Essa é a basicamente a ideia principal de uma Rede Convolucional: filtrar linhas, curvas e bordas e em cada camada acrescida transformar essa filtragem em uma imagem mais complexa.

Qual a função das camadas Convolucionais numa rede neural Convolucional?

Arquiteturas de Redes Neurais Convolucionais para reconhecimento de imagens. ... Por isso, a aplicação de camadas convolucionais sobre os pixels da imagem, reduz muito a quantidade de parâmetros e facilita a descoberta de padrões. Geralmente utiliza-se filtros espaciais lineares como visto no artigo anterior.

Qual é a estrutura padrão de uma rede neural?

Uma rede neural pode possuir uma ou múltiplas camadas. Exemplificando com três camadas, poderíamos ter a camada de entrada, em que as unidades recebem os padrões; a camada intermediária, onde é feito processamento e a extração de características; e a camada de saída, que conclui e apresenta o resultado final.

Qual a unidade básica de uma rede neural?

Neurônios e Camadas de Redes Neurais As RNAs possuem uma unidade básica chamada neurônio, livremente inspirada pelo neurônio biológico.

Quando o aprendizado da rede neural ocorre?

O aprendizado ocorre quando a rede neural atinge uma solução generalizada para uma classe de problemas. ... Existem muitos tipos de algoritmos de aprendizado específicos para determinados modelos de redes neurais, estes algoritmos diferem entre si principalmente pelo modo como os pesos são modificados.

O que são TensorFlow e PyTorch?

O PyTorch recria o gráfico em tempo real em cada etapa de iteração. Em contraste, o TensorFlow, por padrão, cria um único gráfico de fluxo de dados, otimiza o código do gráfico para desempenho e depois treina o modelo.