Rede neural, ou rede neural artificial, pode ser entendido como um sistema de computação inspirado nas redes neurais que constituem o cérebro. O objetivo de uma rede neural é permitir à máquina aprender a executar tarefas a partir de exemplos, sem que haja a programação de regras e algoritmos específicos.
A rede neural em si não é um algoritmo, mas sim uma estrutura para muitos algoritmos diferentes de aprendizado de máquina trabalharem juntos e processar entradas de dados complexas. Esses sistemas “aprendem” a executar tarefas considerando exemplos, geralmente sem serem programados com regras específicas de tarefas. Por exemplo, no reconhecimento de imagem, eles podem aprender a identificar imagens que contenham árvores analisando imagens de exemplo que foram rotuladas manualmente como “árvore” ou “não árvore” e usando os resultados para identificar árvore em outras imagens. Eles fazem isso sem qualquer conhecimento prévio sobre árvore, por exemplo, que eles têm folhas, galhos, raízes e tronco. Em vez disso, eles geram automaticamente características de identificação do material de aprendizagem que processam.
Veja também:
- Guia de acesso rápido ao Pandas
- Guia de acesso rápido ao Python
- Um tutorial completo sobre modelagem baseada em árvores de decisão (códigos R e Python)