Fundamentos de Redes Neurais e Aprendizado Profundo 🤖
O que são Redes Neurais?
As **redes neurais** são modelos computacionais inspirados pelo funcionamento do cérebro humano. Elas são compostas por unidades chamadas "neurônios" que se organizam em camadas para processar informações de forma hierárquica e complexa. O objetivo é imitar a capacidade do cérebro humano de aprender e realizar tarefas como reconhecimento de padrões, previsão e classificação.
O que é Aprendizado Profundo?
O **aprendizado profundo** (Deep Learning) é uma subárea do aprendizado de máquina que usa redes neurais com muitas camadas (também chamadas de redes neurais profundas) para modelar dados de forma muito mais precisa e eficiente do que as redes neurais tradicionais. Ele é fundamental para tarefas complexas, como o reconhecimento de voz, visão computacional, tradução automática e muito mais.
Como Funciona?
Em uma rede neural, os dados de entrada passam por várias camadas de neurônios. Cada camada realiza uma transformação nos dados com base em pesos e vieses ajustados durante o treinamento. O modelo é treinado com grandes volumes de dados, ajustando os pesos das conexões entre os neurônios para minimizar o erro entre a previsão da rede e os resultados reais.
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