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Página Inicial > Glossários > M

Modelo de Redes Neurais

Escrito por Redator
Publicado 24 de fevereiro de 2025, às 01:38
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2 min de leitura

Modelo de Redes Neurais

O Modelo de Redes Neurais é uma estrutura computacional inspirada no funcionamento do cérebro humano, projetada para reconhecer padrões e resolver problemas complexos. Essas redes são compostas por camadas de neurônios artificiais, que se comunicam entre si através de conexões ponderadas. Cada neurônio recebe entradas, processa essas informações e gera uma saída, que pode ser utilizada como entrada para outros neurônios em camadas subsequentes.

Arquitetura das Redes Neurais

A arquitetura de um Modelo de Redes Neurais pode variar, mas geralmente inclui três tipos de camadas: a camada de entrada, as camadas ocultas e a camada de saída. A camada de entrada recebe os dados brutos, enquanto as camadas ocultas realizam o processamento e a extração de características relevantes. A camada de saída fornece o resultado final, que pode ser uma classificação, uma previsão ou uma decisão.

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Treinamento de Redes Neurais

O treinamento de um Modelo de Redes Neurais envolve a apresentação de um conjunto de dados de treinamento, onde a rede ajusta suas conexões (pesos) para minimizar a diferença entre suas previsões e os resultados reais. Esse processo é realizado através de algoritmos de otimização, como o algoritmo de retropropagação, que ajusta os pesos com base no erro observado.

Aplicações de Redes Neurais

Os Modelos de Redes Neurais são amplamente utilizados em diversas aplicações, incluindo reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural, sistemas de recomendação e jogos. Sua capacidade de aprender com grandes volumes de dados e identificar padrões complexos os torna ferramentas poderosas em campos como a medicina, finanças e automação industrial.

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Desafios e Limitações

Apesar de suas vantagens, os Modelos de Redes Neurais também enfrentam desafios, como a necessidade de grandes quantidades de dados para treinamento e o risco de overfitting, onde o modelo se ajusta excessivamente aos dados de treinamento, prejudicando sua capacidade de generalização. Além disso, a interpretabilidade dos modelos pode ser um problema, pois as decisões tomadas pela rede nem sempre são transparentes.

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