As redes neurais são um subcampo da inteligência artificial e do aprendizado de máquina que modela redes neurais biológicas. O seu objetivo é replicar a forma como o cérebro humano funciona, aprendendo com a experiência e reconhecendo padrões nos dados. As redes neurais são compostas por camadas de entrada e saída, bem como por múltiplas camadas ocultas. Cada camada é composta por nós ou neurônios, que estão interligados e compartilham pesos.
Uma rede neural é usada para aproximar uma função desejada treinando-a em um grande conjunto de entradas com o objetivo de obter uma regra geral ou mapeamento das entradas para suas saídas correspondentes. As entradas normalmente são números, mas também podem ser imagens ou qualquer outro tipo de dados. As saídas podem ser valores, categorias ou qualquer tipo de dados.
A estrutura de uma rede neural é determinada pelo usuário, pois o usuário deve especificar o número de camadas e nós para cada camada. Cada nó aplica uma função específica na entrada, e a saída desse nó é a entrada para o próximo nó. Essa cadeia de nós é chamada de caminho de propagação direta. Durante a fase de treinamento, os pesos das conexões entre os nós são ajustados com base no feedback da camada de saída. Esse processo, conhecido como retropropagação, permite que a rede neural aprenda com seus erros.
As redes neurais são usadas em diversas aplicações, desde reconhecimento de escrita até classificação de imagens. Eles agora são vistos como uma ferramenta poderosa para compreender grandes conjuntos de dados e fazer previsões. À medida que o poder computacional e a disponibilidade de dados continuam a crescer, as redes neurais estão se tornando cada vez mais populares e suas aplicações estão se tornando cada vez mais difundidas.
