A disciplina de Informática vem ampliando seu escopo nos concursos públicos. Além de conteúdos tradicionais, muitos editais passaram a cobrar noções de inteligência artificial e aprendizado de máquina. Entre os temas mais recorrentes estão os modelos modernos de processamento de dados.
A mecânica de funcionamento das máquinas é baseada na forma como o cérebro humano opera. Por isso, para dominar o assunto é preciso retomar conceitos da biologia.
Neste artigo, relembre o que são os neurônios e as redes neurais e entenda as funções lineares e as funções de ativação.
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Conceito de neurônios e redes neurais
O estudo de redes neurais parte da compreensão do neurônio biológico. Neurônios são células responsáveis por gerar, conduzir e transmitir impulsos nervosos no sistema nervoso. Esses impulsos permitem a execução de movimentos e a comunicação entre diferentes partes do corpo. A estrutura do neurônio inclui:
- Dendritos
- Corpo celular
- Axônio.
Os dendritos recebem estímulos, o corpo celular processa as informações e o axônio transmite o sinal para outros neurônios. A comunicação entre neurônios ocorre por meio da sinapse.
Essa estrutura biológica inspira o modelo computacional conhecido como neurônio artificial. A analogia entre biologia e computação é fundamental para entender como funcionam as redes neurais artificiais.
Neurônio artificial e função linear
No neurônio artificial, as entradas de dados correspondem aos dendritos. Cada entrada possui um peso associado, que indica sua relevância no processamento da informação. Esses pesos representam, de forma abstrata, as sinapses do neurônio biológico.
O corpo celular do neurônio artificial é representado pela função linear. Essa função realiza a soma das entradas multiplicadas pelos respectivos pesos, acrescida de um termo chamado viés. O resultado dessa soma é encaminhado para a próxima etapa do processamento.
O axônio, no modelo artificial, corresponde à saída do neurônio. Esse valor ainda será transformado antes de ser transmitido para outros neurônios da rede.
Funções de ativação em redes neurais
A função de ativação é responsável por introduzir não linearidade no modelo. Sem essa etapa, a rede neural não conseguiria aprender padrões complexos. Por isso, as funções de ativação são um ponto central no estudo de inteligência artificial.
A função sigmoide gera valores entre zero e um e é comum em problemas de classificação binária. A tangente hiperbólica possui comportamento semelhante, mas seus valores são centrados em zero.
A função ReLU retorna zero para valores negativos e mantém os valores positivos, sendo amplamente utilizada em redes profundas.
Já a função softmax transforma os valores em probabilidades, sendo aplicada em problemas de classificação com múltiplas classes.
Redes neurais profundas
Uma rede neural profunda é caracterizada pela presença de múltiplas camadas ocultas entre a entrada e a saída. A profundidade está relacionada ao número de camadas, e não à quantidade de neurônios em cada uma.
Esse tipo de rede permite a aprendizagem de representações mais complexas dos dados. Por isso, as redes profundas são amplamente utilizadas em tarefas como reconhecimento de imagens, processamento de linguagem e análise de grandes volumes de informações.
Principais tipos de redes neurais
As redes neurais feedforward processam os dados em uma única direção, da entrada para a saída. Elas são o modelo mais simples de rede neural e servem de base para outros tipos mais avançados.
As redes neurais convolucionais são especializadas no processamento de imagens. Elas utilizam camadas convolucionais e de pooling para identificar padrões como bordas, formas e texturas.
As redes neurais recorrentes possuem realimentação interna, permitindo lidar com dados sequenciais, como textos. As redes adversariais generativas são formadas por um gerador e um discriminador, que competem para produzir dados semelhantes aos reais.
Arquitetura Transformer e modelos de linguagem
A arquitetura Transformer representa um marco no processamento de linguagem natural. Seu principal diferencial é o mecanismo de atenção, que permite identificar quais partes do texto são mais relevantes para o contexto analisado.
O Transformer é composto por um codificador e um decodificador e processa vários tokens em paralelo. Essa abordagem supera limitações das redes recorrentes tradicionais.
Essa arquitetura serve de base para grandes modelos de linguagem, treinados com grandes volumes de dados e bilhões de parâmetros.
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