Redes Neurais

TRABALHO SOBRE REDES NEURAIS – IA

O que é Rede Neural
A tecnologia de redes neurais mimetiza o processo de resolução de problemas do cérebro humano. Tal como humanos aplicam o conhecimento adquirido de experiências passadas para novos problemas ou situações, uma rede neural utiliza exemplos resolvidos previamente para construir um sistema de "neurônios" que toma novas decisões, faz classificações, e prognósticos.
Redes Neurais buscam por padrões em treinamento realizado em conjuntos de dados, aprendem estes padrões, e desenvolvem a habilidade de classificar corretamente ou fazer prognósticos e predições. A rede neural supera-se em diagnóstico de problemas, tomada de decisões, predição, e outros problemas de classificação onde o reconhecimento de padrões é importante e respostas computacionais precisas não são requeridas.
Nenhum tipo de rede é garantido de sempre dar uma resposta absolutamente "correta", especialmente se os padrões são de alguma forma incompleta ou conflitante. Os resultados devem ser avaliados em termos da percentagem de respostas corretas que resultaram do modelo.
A esse respeito, a tecnologia é similar ao funcionamento do neurônio biológico depois deste ter sido "projetado", e difere significantemente de todos outros programas convencionais de computador. Redes Neurais podem não trabalhar bem em algumas aplicações. Alguns problemas são bem apropriados para a capacidade de reconhecimento de padrões de uma rede neural e outros são melhores resolvidos com métodos tradicionais.
Há dois tipos básicos de rede neurais: supervisionadas e não supervisionadas. Redes supervisionadas constroem modelos, os quais classificam padrões ou executam predições de acordo com outros padrões de "entradas" e "saídas" que eles aprenderam.
Eles dão a resposta mais razoável baseada em uma variedade de padrões de aprendizado. Em uma rede supervisionada, você mostra à rede como fazer predições, classificações, ou decisões, fornecendo a ela um grande número de