Redes neurais recorrentes (RNNs): algoritmos preditivos que podem antecipar o comportamento humano

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  Previsão Quantumrun
• 4 de dezembro de 2023

Resumo do insight

Redes Neurais Recorrentes (RNNs) são redes neurais avançadas adaptadas para processamento de dados sequenciais, como no processamento de linguagem natural e reconhecimento de fala. Sua estrutura exclusiva de feedback permite que eles lembrem e utilizem informações anteriores para previsões mais precisas. RNNs são versáteis, servindo em diversas aplicações como reconhecimento de imagem, análise de sentimento, pesquisa de mercado e segurança cibernética. Eles se destacam em tarefas como classificação de malware, aumento da eficácia de chatbots e melhoria de sistemas de conversão de texto em fala. As RNNs são cada vez mais vitais em aplicações de negócios, segurança cibernética e ferramentas de interface de usuário intuitivas, com implicações mais amplas no aprimoramento da tradução de idiomas, na compreensão do chatbot e nas tecnologias de reconhecimento.

Contexto de redes neurais recorrentes (RNNs)

A rede neural recorrente é um tipo de rede neural artificial de aprendizado profundo composta por neurônios interconectados projetados para processar dados sequenciais e reconhecer padrões neles. As redes neurais recorrentes têm um loop de feedback, que permite que elas se lembrem de informações de entradas anteriores. Essa vantagem permite que eles façam previsões mais precisas, pois podem incorporar dados passados ​​em seus cálculos. Essas redes são compostas por três camadas: uma camada de entrada, uma camada oculta e uma camada de saída. A camada oculta contém um loop temporal que permite à rede lembrar o estado do último neurônio e passar essa informação para si mesma no "futuro". Esse processo permite que a rede aprenda com dados passados ​​para entender melhor os dados futuros.

Existem três tipos principais de RNNs: 

1. uma entrada para várias saídas, 
2. várias entradas para uma saída, e 
3. muitas entradas para muitas saídas. 

Cada tipo de RNN é adequado para diferentes aplicações. Por exemplo, uma entrada para várias RNNs de saída é frequentemente usada no reconhecimento de imagem. Considerando que, com várias entradas para uma saída, as RNNs são comumente usadas na análise de sentimentos. 

Os dois algoritmos críticos por trás das RNNs são a retropropagação através do tempo e as unidades de memória de curto prazo. A retropropagação ao longo do tempo permite que a rede aprenda com as informações anteriores. As unidades de memória de curto prazo longas permitem que a rede reconheça padrões que seguem uma ordem específica.

Impacto disruptivo

Devido ao seu potencial preditivo avançado, a RNN possui vários aplicativos de negócios. Na pesquisa de mercado, as redes neurais recorrentes podem analisar e entender o comportamento e as preferências do cliente, o que ajuda a planejar estratégias eficazes de marketing e produtos. Na análise de produtos, a análise de sentimentos gerencia e analisa o feedback do cliente para melhorar o produto ou serviço. Enquanto isso, a análise de sentimentos ajuda a antecipar as necessidades e expectativas do cliente no suporte ao cliente. Em particular, chatbots mais intuitivos e fáceis de usar são possíveis devido à PNL. O processamento de linguagem natural permite que essas ferramentas executem tarefas de interface de usuário (UI) de conversação que combinam a base de conhecimento e possíveis cenários comportamentais. 

A segurança cibernética é outra área em que as RNNs oferecem benefícios. Em pesquisa realizada por engenheiros de computação, descobriu-se que o RNN é mais eficaz na classificação de malware do Android e na detecção de incidentes e fraudes do que as metodologias tradicionais de aprendizado de máquina. Fraude de anúncio, detecção de spam e detecção de bot são aplicações adicionais de RNNs. Nesses casos, a rede pode identificar comportamentos suspeitos ou anormais. As ferramentas de PNL podem reconhecer padrões gerais em algoritmos automatizados e bloquear mensagens de spam. 

Redes neurais recorrentes também podem ser usadas para previsão de preços de ações, que antecipa preços futuros com base no desempenho histórico. Essas redes são essenciais para permitir o reconhecimento de texto para fala. 

Implicações de redes neurais recorrentes (RNNs)

Implicações mais amplas de redes neurais recorrentes (RNNs) podem incluir: 

• As empresas de segurança cibernética aumentam o uso de RNNs para treinar seus sistemas para detectar malware comum e conteúdo de spam e ajudar na redução de ataques cibernéticos automatizados.
• As empresas estão aumentando o uso de máquinas/sistemas de conversão de texto em fala que podem ler o conteúdo de uma maneira mais humana.
• Gravações de áudio que podem ser traduzidas rapidamente para vários idiomas e dispositivos que podem realizar traduções com mais precisão.
• Chatbots intuitivos e assistentes virtuais que melhoram sua capacidade de entender motivos e prever preferências, por exemplo, ecossistemas domésticos inteligentes.
• Melhorar as ferramentas de reconhecimento facial e de reconhecimento óptico de caracteres. 

Perguntas para comentar

• Quais podem ser outros usos de RNNs?
• Com quais recursos/tecnologias habilitados para RNN você interagiu? Como foi a experiência?