Retropropagação de redes neurais: O que é e como é usado atualmente

O algoritmo de backpropagation (retropropagação) é uma das muitas aplicações da inteligência artificiale surge para criar e treinar redes neuronais artificiais. 

Esta técnica faz parte do Machine Learning, uma das áreas nas quais podes especializar-te com a Pós-Graduação Online em Inteligência Artificial e Machine Learning com foco em criar soluções personalizadas e diferenciadoras através da inteligência artificial. O IADE também oferece a Pós-Graduação em Programação Criativa, com ênfase no desenvolvimento de projetos imersivos. 

Funções da retropropagação

A principal função do algoritmo de retropropagação é "imitar" o funcionamento do cérebro humano. Mediante uma rede neuronal, consegue assim reconhecer algumas das características dos dados de entrada que recebe. Para tal, esta disciplina utiliza um algoritmo de cálculo que aplica um método bifásico, baseado tanto na adaptação como na propagação. 

A linguagem de programação mais utilizada para programar este tipo de algoritmos de treino é o Python, que permite detetar os diferentes erros que surgem nas redes neuronais durante estes processos. 

Para perceber como funciona o algoritmo backpropagation, sabe mais sobre as seis fases que o compõem: 

1. Escolha de entrada e saída: este é o ponto inicial de todo o processo e é determinante para o sucesso do seu desenvolvimento. 
2. Configuração: aos valores iniciais de entrada e saída são adicionados outros valores secundários. Estes devem modificar os parâmetros tanto a nível do "nó" como de cada camada da rede neuronal. No "nó", acumula-se a informação e oferece-se uma resposta ou resultado de saída, que varia consoante os valores de entrada determinados. Esses resultados são interligados entre os "nós" por meio de ligações. As camadas agregam conjuntos de neurónios que realizam o mesmo processo. 
3. Cálculo do erro: obtém-se através da análise dos "nós" e camadas da rede neuronal. 
4. Minimização de erros: o algoritmo reduz o impacto desses erros ao longo de toda a rede. 
5. Atualização de parâmetros: se a taxa de erro for elevada, a retropropagação altera os seus parâmetros para reduzir esse erro ao mínimo. 
6. Modelação para a previsão: trata-se de analisar as entradas após a minimizar os erros para garantir que os resultados sejam bem-sucedidos. 

A fase inicial de entrada e saída permite distinguir processos supervisionados de processos não supervisionados. Assim, podes entender como a intervenção humana no processo é um fator diferenciador que distingue as aprendizagens supervisionadas das não supervisionadas. 

Usos da retropropagação nos dias de hoje 

Um dos principais usos do algoritmo backpropagation é a deteção de erros no processo de aprendizagem. Após descobrir o primeiro erro na localização original, o algoritmo pode mover-se inversamente e identificar outras anomalias que afetam tanto os "nós" como as camadas anteriores. De igual forma, consegue oferecer soluções para elementos posteriores. 

Graças à sua capacidade de reconhecer padrões, o algoritmo de retropropagação traz grandes benefícios, resolvendo diversos processos. Entre os exemplos de Machine Learning no qual a retropropagação está presente, podemos encontrar: 

• O reconhecimento ótico de caracteres. 
• A conversão de texto escrito em fala. 
• O processamento de imagens. 
• A inspeção automática de defeitos. 

O método de retropropagação oferece inúmeras possibilidades a curto, médio e longo prazo. Gostarias de orientar a tua carreira nesta direção? Consulta os cursos na área de Tecnologias e Engenharia do IADE.