Noções básicas de rede neural feedforward: o que você precisa saber

Redes neurais feedforward (FNNs) são uma tecnologia fundamental em análise de dados e aprendizado de máquina (ML). Este guia tem como objetivo explicar as FNNs, como funcionam, onde são utilizadas e seus prós e contras.

Índice

• O que é uma FNN?
• Como funcionam as FNNs
• FNNs vs. outras redes neurais
• Aplicações de FNNs
• Vantagens
• Desvantagens

O que é uma rede neural feedforward?

As redes neurais feedforward são um dos tipos mais simples de redes neurais, capazes de aprender padrões não lineares e modelar relacionamentos complexos. No aprendizado de máquina, um FNN é um modelo de aprendizado profundo no campo da inteligência artificial (IA). Ao contrário do que acontece em redes neurais mais complexas, como redes neurais recorrentes (RNNs), os dados em uma FNN se movem em uma direção através da rede, da camada de entrada, passando pelas camadas ocultas, até a camada de saída. Apesar de sua relativa simplicidade, as FNNs podem aprender padrões não lineares e modelar relacionamentos complexos usando múltiplas camadas ocultas. Por estas razões, as FNNs são úteis para uma ampla gama de tarefas, incluindo reconhecimento de fala e alguns aspectos de reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural e diagnóstico médico.

Como funcionam as FNNs

Em alto nível, uma FNN funciona passando dados por diversas camadas de processamento de nós, que são unidades computacionais que realizam cálculos específicos na entrada. O processo começa quando os dados brutos são alimentados na camada de entrada. Em seguida, os dados passam por uma série de camadas ocultas, com cada camada extraindo padrões dos dados e passando-os para a próxima camada. No final do pipeline de processamento, um resultado final é produzido pela camada de saída. Um FNN pode ser visto como uma série de transformações nos dados, com cada camada refinando ainda mais a entrada até que a saída desejada seja gerada.

A arquitetura de uma FNN consiste na camada de entrada, uma ou mais camadas ocultas e a camada de saída. Os nós de cada camada são conectados aos nós da próxima camada usando conexões ponderadas. Um peso é um multiplicador que determina o efeito que a saída de um determinado nó tem na próxima camada. Durante o processo de treinamento, o objetivo é minimizar a diferença (o erro) entre as previsões do FNN e os valores reais ajustando esses pesos. Neste processo, denominadobackpropagation, o erro é usado para calcular quanto cada peso deve mudar para melhorar o desempenho do modelo, e um algoritmo de otimização faz os ajustes necessários. Ao repetir o processo de retropropagação, o FNN torna-se melhor em fazer previsões.

FNNs em comparação com outros tipos de redes neurais

Compreender as FNNs em comparação com outros tipos de redes neurais é útil para compreender quando e como usar uma FNN. Aqui está uma olhada em como as FNNs se comparam às redes neurais convolucionais (CNNs) e às redes neurais recorrentes (RNNs).

FNNs x CNNs

Um FNN é unidirecional; isto é, processa dados em uma direção, da entrada à saída, sem considerar quaisquer relações espaciais nos dados. Em contraste, uma CNN pode lidar com dados onde as relações espaciais são importantes, como tarefas de reconhecimento de imagem e vídeo. Imagine olhar uma foto através de diferentes filtros para enfatizar ou ocultar determinados detalhes. Uma CNN é como um conjunto de filtros especializados, com cada filtro examinando uma imagem para detectar características específicas, como formas, texturas e bordas.

FNNs versus RNNs

Enquanto as FNNs simplesmente processam dados da entrada à saída, as RNNs podem capturar informações de entradas anteriores usando um estado oculto. Essencialmente, isso significa que, diferentemente dos FNNs, os RNNs possuem uma memória, o que lhes permite modelar dependências e dinâmicas temporais. Isso torna os RNNs úteis para tarefas onde a ordem de entrada é importante, como modelagem de séries temporais ou processamento de linguagem natural (PNL).

Aplicações de FNNs

Com sua capacidade de aprender e modelar muitos tipos diferentes de relacionamentos complexos, os FNNs têm diversas aplicações, desde a detecção de spam de e-mail até a previsão de rotatividade de clientes. Aqui estão alguns exemplos de FNNs no mundo real.

Detecção de spam de e-mail

FNNs desempenham um papel fundamental nos sistemas de filtragem de e-mail. Ao analisar recursos como linhas de assunto, informações do remetente e conteúdo do corpo, os FNNs podem ser usados ​​para determinar se um e-mail é spam ou não, melhorando muito a experiência do usuário e a segurança do e-mail.

Previsão de preços de ações

Analistas financeiros e traders usam FNNs para prever preços de ações e movimentos do mercado financeiro. Ao aprender com dados históricos de mercado e vários indicadores financeiros, os FNNs servem como uma ajuda útil na tomada de decisões de investimento informadas e na gestão de riscos.

Convertendo voz em texto

Aplicativos de assistente virtual como Siri da Apple e Google Assistant usam FNNs em conjunto com outros modelos para processar e transcrever a fala humana. Ao analisar padrões de fala e sinais de áudio, os FNNs podem converter áudio em texto escrito, servindo de base para aplicações ativadas por voz.

Previsão de manutenção e falhas de equipamentos

FNNs podem prever manutenção e falhas de equipamentos. Usando fatores como a saída do sensor do equipamento e dados históricos de manutenção, os FNNs podem prever grandes avarias, minimizando os custos de manutenção e o tempo de inatividade do equipamento.

Previsão de rotatividade de clientes

Muitas vezes, as empresas desejam compreender a probabilidade de os clientes descontinuarem o uso de um serviço ou produto, conhecido como rotatividade de clientes. Ao analisar o histórico de transações e os padrões de interação do cliente, os FNNs podem determinar se um cliente corre o risco de sair, permitindo que as empresas tomem medidas proativas de retenção, como ofertas personalizadas.

Vantagens das FNNs

Os FNNs oferecem vários benefícios importantes, tornando-os uma ferramenta valiosa no kit de ferramentas de aprendizado de máquina. Essas vantagens incluem projeto de arquitetura flexível e treinamento eficiente, entre outras.

Simples de projetar e implementar

Como os dados em uma FNN fluem em uma direção, da entrada para a saída, as FNNs são simples de projetar e implementar em comparação com a maioria das redes neurais. Essa simplicidade torna os FNNs uma ótima ferramenta para novos profissionais de ML, permitindo recursos como classificação de imagens em situações onde modelos mais avançados podem não ser necessários.

Otimizado para dados estruturados

FNNs são adequados para dados onde as relações entre os recursos de entrada são bem definidas e diretas. Isso torna os FNNs ideais para aplicações como análise de dados organizados em linhas e colunas, como dados de CRM (gerenciamento de relacionamento com o cliente) e relatórios financeiros.

Treinamento e inferência eficientes

Como resultado de sua arquitetura relativamente simples, as FNNs geralmente requerem menos tempo de treinamento e poder computacional do que modelos mais complexos como RNNs e CNNs. Dado isso, os FNNs são adequados para aplicações onde previsões rápidas e treinamento rápido são importantes.

Projeto de arquitetura flexível

FNNs podem ser projetadas com qualquer número de camadas e nós por camada, permitindo que sejam otimizadas para problemas específicos. Por exemplo, uma FNN destinada a dados complexos pode incluir mais camadas e nós, enquanto uma FNN menor com menos camadas e nós pode ser usada para tarefas mais simples.

Desvantagens das FNNs

Embora as FNNs ofereçam inúmeros benefícios, elas também apresentam várias desvantagens, como dificuldade em lidar com algumas relações de dados não lineares e visibilidade limitada do seu processo de tomada de decisão.

Potencial overfitting com dados complexos

Ao lidar com dados complexos e de alta dimensão, os FNNs são propensos aooverfitting. O overfitting ocorre quando um modelo aprende o ruído subjacente e as flutuações aleatórias nos dados junto com os padrões reais. Isso se manifesta como um modelo que funciona bem no treinamento, mas falha em generalizar quando alimentado com dados que não encontrou antes.

Dificuldade em lidar com relacionamentos de dados complexos

Embora as FNNs geralmente sejam excelentes no tratamento de relacionamentos de dados não lineares, elas ficam aquém quando se trata de estruturas complexas, como estruturas de dados hierárquicas ou espaciais. Por exemplo, na PNL, compreender a sintaxe da linguagem requer a capacidade de compreender sequências e relacionamentos hierárquicos. Nesses casos, são necessários modelos mais especializados, como RNNs e CNNs.

Sensibilidade ao intervalo de dados

FNNs podem ser sensíveis à forma como os dados de entrada são dimensionados – ou seja, ao intervalo de valores dos dados. Por exemplo, suponha que um FNN seja usado para prever os preços das casas, sendo os dados de entrada o número de quartos e o tamanho da casa em pés quadrados. Embora o número de quartos possa variar de 1 a 6, a metragem quadrada pode variar de 500 a 5.000. Essa grande faixa de tamanho tornará mais difícil para o FNN aprender usando o número de quartos, causando dificuldades na rede durante o treinamento.

Interpretabilidade limitada

Tal como acontece com outras redes neurais, compreender como as FNNs tomam decisões pode ser um desafio. Esta falta de transparência, conhecida como “problema da caixa preta”, é resultado das inúmeras camadas e conexões complexas da rede. Como resultado, as FNNs e outras redes neurais podem não ser uma boa escolha para campos com elevados padrões de responsabilização. Por exemplo, se um banco utiliza uma FNN para aprovar ou negar empréstimos com base em vários factores do cliente, a falta de interpretabilidade pode dificultar a explicação da lógica do processo de aprovação do empréstimo.