Discussão do artigo "Rede neural na prática: Esboçando um neurônio"
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Novo artigo Rede neural na prática: Esboçando um neurônio foi publicado:
Neste artigo, faremos a confecção de um neurônio básico. Apesar de ele ser algo simples, e muitos acharem que o código é totalmente bobo e sem nenhum propósito. Quero que você, meu caro leitor, e entusiasta pelo tema de redes neurais. Brinque e se divirta estudando este simples esboço de neurônio. Não precisa ficar com receio de mexer no código a fim de entender o mesmo.
No artigo anterior Rede neural na prática: Pseudo Inversa (II), mostrei a importância e o motivo pelo qual, sistemas de cálculo dedicados são desenvolvidos. Neste artigo daqui iremos começar uma nova fase no assunto sobre redes neurais. Desenvolver um material para ser utilizado nesta fase não é algo simples. Apesar de parecer simples, é difícil explicar de forma simples algo do qual muita gente faz uma grande confusão.
E o que vamos ver nesta fase? Bem, aqui quero mostrar a você, meu caro leitor como uma rede neural aprende. Até o momento, o que vimos foi como uma rede neural, consegue estabelecer uma correlação entre diferentes dados. Mas aquilo que foi visto até o momento, é de utilidade quando você já tem um banco de dados, com informações e registros previamente filtrados e selecionados. Permitindo assim que a rede neural encontre a melhor solução para representar aquelas informações contidas no banco de dados. Pois bem, mas como em um caso de dados não filtrados, uma rede neural consegue estabelecer uma correlação entre eles? Esta é a parte na qual muitos com toda a certeza, ficam pensando que uma rede neural é uma entidade inteligente. Já que eles imaginam que a rede neural esteja aprendendo como classificar as coisas.
E é justamente por conta disto, desta má interpretação que as pessoas fazem sobre o tema, que torna tão difícil explicar sobre o mesmo. Já que muitas das vezes, a pessoa que está procurando tal entendimento, não tem conhecimentos mínimos sobre como classificar informações diferentes. Porém tais informações, tem algum tipo de correlação entre elas. Esta é a parte confusa. Não para quem mexe com tais coisas. Mas sim para quem não mexe. Pois ao explicarmos algo, o ouvinte, acaba pensando uma outra coisa completamente desconexa com a explicação inicial. E por conta disto acaba por não entender de fato como uma rede neural consegue classificar as coisas.
Autor: Daniel Jose