Redes neurais convolucionais (CNN)

As Redes Neurais Convolucionais (também conhecidas como CNNs) são um tipo de rede neural artificial usada em visão computacional e aprendizado de máquina. Elas são projetadas para identificar recursos em imagens e outros tipos de dados.

As CNNs baseiam-se na ideia de uma camada convolucional, que recebe uma imagem de entrada e a passa por um conjunto de filtros ou kernels para identificar recursos específicos. Por exemplo, uma camada convolucional pode detectar bordas e formas em uma imagem. A saída da camada convolucional é um vetor de recursos, que é usado para identificar objetos e classificá-los.

A arquitetura de uma CNN consiste em camadas convolucionais, camadas de pooling e camadas totalmente conectadas. As camadas convolucionais são responsáveis por identificar os recursos em uma imagem. As camadas de pooling são usadas para reduzir a dimensionalidade do vetor de recursos. As camadas totalmente conectadas são usadas para aprender as relações entre os recursos identificados e as classes.

As CNNs são comumente usadas em tarefas relacionadas a imagens, como reconhecimento facial, detecção de objetos e segmentação de imagens. Elas também podem ser usadas no processamento de linguagem natural para análise de sentimentos, classificação de textos e sistemas de resposta a perguntas.

Além de suas aplicações em visão computacional e processamento de linguagem natural, as CNNs também têm sido usadas na área da saúde, robótica, veículos autônomos e mineração de dados. As possíveis aplicações das CNNs são praticamente ilimitadas.

As Redes Neurais Convolucionais são uma ferramenta poderosa para visão computacional e aprendizado de máquina. Ao identificar padrões e recursos em imagens, elas permitem o desenvolvimento de inúmeras aplicações relacionadas à visão, desde o reconhecimento facial até a navegação autônoma de veículos.