O uso da Inteligência Artificial e do Machine Learning foi responsável por inúmeros avanços. Dentro desta conjuntura, se destacam as Redes Neurais Convolucionais. Elas são parte fundamental do processamento e análise de imagens digitais. Consultoria empresarial com expertise em dados, a Paralelo CS fala como este tipo de redes neurais pode impactar o seu negócio. Conheça ainda dois produtos utilizados pela Paralelo CS para conceber soluções efetivas neste sentido: o TensorFlow e o Cloud Datalab.

O conceito de Redes Neurais Convolucionais está intrinsecamente ligado ao da Visão Computacional, assunto abordado em artigo anterior no blog. A visão computacional consiste no estudo e desenvolvimento de tecnologias e sistemas que extraem informações de imagens ou dados multi-dimensionais. A partir destes dados é possível construir uma modelagem artificial da visão humana e replicar suas funções.

Através do uso de softwares e hardwares, a implementação da visão computacional permite a construção, reconstrução e compreensão de uma imagem ou vídeo através da análise de pixels, identificação de padrões, detecção de movimento, etc. Ela incorpora princípios da Inteligência Artificial e do Machine Learning.

A visão computacional é criada a partir de um algoritmo específico de Machine Learning. Para tal, são utilizadas as Redes Neurais Profundas, também conhecidas como Deep Learning.

 

O que são o Deep Learning e as Redes Neurais Convolucionais?

Deep Learning é um algoritmo de Machine Learning do tipo Redes Neurais. Neste tipo de redes existe uma grande quantidade de Hidden Layers, que são camadas de neurônios (Imagem 1). Quanto mais Hidden Layer a rede neural tiver, mais profunda ela é. Ou seja, ela é mais deep e complexa também.

No caso da Visão Computacional, existe um tipo de rede neural bem específico que é a Convolutional Neural Network (Redes Neurais Convolucionais). Elas são muito usadas para o reconhecimento de imagens e o processamento de vídeo.

O desenho da rede neural convolucional, exige que ela seja deep. Pois a rede possui algumas hidden layers específicas para trabalhar com imagens e vídeos. Observe a Imagem 2 que mostra o desenho de uma rede convolucional. É possível perceber a existência de cinco ou seis camadas de hidden layers. Este é basicamente o mínimo necessário.

As Redes Neurais Convolucionais foram desenvolvidas de modo que fossem similares ao córtex visual de animais. Este é constituído por milhões de agrupamentos celulares complexos, sensíveis a pequenas sub-regiões do campo visual, chamadas de campos receptíveis. No caso das redes neurais convolucionais, estas áreas se chamam campos receptivos. Eles são formados por subconjuntos, onde cada um representa uma característica do objeto de análise.

As Redes Neurais Convolucionais possibilitam a extração de características, o que permite a identificação de determinados aspectos e sua posição exata. Por isso, elas são essenciais para reconhecimento de imagens. Este tipo de rede analisa pixel por pixel. Todos os aspectos examinados compõem um mapa, constituído por filtros. Estes, por sua vez, fazem que com os algoritmos consigam distinguir variações de distorção, rotação e translação na imagem, por exemplo.

A aplicação das Redes Neurais Convolucionais já é uma realidade. Ela serve para construção de carros autônomos, cura e diagnóstico precoce de doenças, reconhecimento facial, recomendação de produtos, entre outros.

 

Redes Neurais Convolucionais podem ser concebidas com TensorFlow e Cloud Datalab

A Paralelo CS utiliza duas ferramentas para criação de Redes Neurais Convolucionais: o TensorFlow e o Coud Datalab. Ambos são produtos do Google e podem ser empregados por organizações dos mais diversos setores para otimizar os seus negócios.

O TensorFlow é uma biblioteca de software de código aberto para computação numérica de alto desempenho. Este produto possui as bibliotecas necessárias para a criação das Redes Neurais Convolucionais. Ele é uma estrutura de Machine Learning que possui uma arquitetura flexível, o que possibilita a fácil implantação de computação em várias plataformas.

Já o Cloud Datalab é uma ferramenta para explorar dados, fazer análises, visualização e Machine Learning. Ele é integrado e também de código aberto. No contexto das Redes Neurais Convolucionais, o uso do Cloud Datalab é valioso. Através dele é possível fazer toda manipulação dos dados, criação e aprendizagem do modelo, testes e validação de modo eficiente. Seu emprego se faz conjugado com o TensorFlow, pois ele aproveita-se das bibliotecas deste último.