As redes neurais têm sido amplamente utilizadas em diversas áreas, como reconhecimento de fala, classificação de imagens, previsão de séries temporais, entre outras. Isso se deve ao fato de que elas são capazes de aprender padrões complexos a partir de dados brutos, tornando-se mais precisas à medida que são treinadas com mais exemplos.
PUBLICIDADE
Imagine que você tem um aplicativo que reconhece imagens de animais e você quer ensinar o aplicativo a reconhecer um cachorro. Você mostra várias imagens de cachorros para o aplicativo e diz: “Isso é um cachorro”. O aplicativo usa a rede neural para analisar as características das imagens de cachorro e, ao longo do tempo, aprende a identificar um cachorro em outras imagens.
À medida que você mostra mais e mais exemplos de cachorros, o aplicativo vai ficando melhor e melhor em reconhecer cachorros.
As redes neurais têm se tornado cada vez mais populares nos últimos anos, graças ao avanço do poder computacional e da disponibilidade de dados para treinamento. Se você quiser saber mais sobre o assunto, pode conferir o livro “Deep Learning” de Ian Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville, considerado uma referência na área, ou o artigo “A Few Useful Things to Know About Machine Learning” de Pedro Domingos, que fornece uma introdução acessível ao tema.
PUBLICIDADE
*O texto desta matéria foi parcialmente gerado pelo ChatGPT, um modelo de linguagem baseado em inteligência artificial desenvolvido pela OpenAI. As entradas de texto foram criadas pelo Curto News e as respostas intencionalmente reproduzidas na íntegra. As respostas do ChatGPT são geradas automaticamente e não representam opiniões da OpenAI ou de pessoas associadas ao modelo. Toda a responsabilidade pelo conteúdo publicado é do Curto News.
