CNN ou rede neural convolucional é uma tecnologia voltada para a análise de dados estruturados em grade, como vídeos e imagens. Seu objetivo é capacitar sistemas de IA a reconhecerem objetos e classificá-los, o que pode ser aplicado em diversas áreas, do diagnóstico de doenças ao funcionamento de carros autônomos.
Quer saber como isso funciona na prática? A gente conta!
Neste artigo, explicamos o que é CNN, como funciona e como se aplica na IA. E, para facilitar o entendimento, apresentamos exemplos de aplicações práticas de rede neural convolucional em diferentes setores. Aproveite a leitura!
O que é CNN (Rede Neural Convolucional)?
CNN é a sigla para Convolutional Neural Networks, também chamada ConvNet, que em português significa Rede Neural Convolucional (RNC). Trata-se de um tipo de arquitetura de rede projetada para a análise de dados estruturados em grade, como vídeos e imagens, sendo capaz de identificar objetos, diferenciando uns dos outros.
Entre suas principais aplicações, temos:
- visão computacional;
- processamento de imagens;
- reconhecimento de padrões;
- processamento de linguagem natural (PLN);
- entre outras.
Isso significa que as CNNs são capazes de reconhecer objetos, classificá-los, detectar rostos etc. Sendo assim, podem ser utilizadas em diversas áreas, de sistemas de segurança ao funcionamento de carros autônomos.
“E como isso funciona na prática?” É o que veremos a seguir!
Como as CNNs funcionam na prática?
O funcionamento das redes neurais convolucionais à primeira vista pode parecer complicado. Para facilitar o entendimento, simplificamos o conceito aplicando-o em um exemplo onde buscamos criar um sistema capaz de identificar gatos em fotos.
1. Detectar as principais características de gatos em imagens
O primeiro passo é ensinar o programa a reconhecer gatos.
Para isso, as CNNs realizam uma espécie de mapeamento nas imagens, aplicando filtros em busca de características específicas desses animais, destacando elementos como contornos, olhos, patas, orelhas, rabos etc.
2. Reunir as informações encontradas
Após o escaneamento da imagem, a rede neural terá uma espécie de “mapa” que permite que ela saiba onde esses elementos aparecem. Em seguida, ela realiza um agrupamento de tais características, de modo a compreender a imagem em si.
3. Aprofundar o entendimento
O passo seguinte é identificar quais das características da imagem são realmente relevantes para compor o que é um gato e focar nelas. Isso irá ajudar a identificar padrões que permitam reconhecer os animais em fotos.
4. Selecionar os pontos mais importantes
A ideia aqui é simplificar o processo, focando em pontos de maior importância em pequenas regiões da imagem.
5. Decisão
Após todas essas etapas, a CNN terá produzido um mapa com as características que ela encontrou relacionadas ao felino. Porém, é só na última camada que ela irá decidir se a imagem realmente apresenta um gato ou não.
6. Treinamento e otimização
O próximo passo é treinar a rede neural convolucional para aperfeiçoar sua performance. Para isso, a alimentamos com uma grande quantidade de imagens com gatos e sem gatos.
A ideia é que ela analise todas essas fotos e, ao final do processo, seja capaz de identificar gatos com uma boa margem de acerto.
7. Teste com novas imagens
Após todo esse treinamento, é esperado que o sistema seja capaz de analisar qualquer foto e dizer, com propriedade, se a imagem contém ou não gatos.
Com base no que vimos até aqui, você deve ter percebido que as redes neurais convolucionais estão diretamente relacionadas a outras tecnologias, a inteligência artificial e aprendizado de máquina.
“Afinal, como ela se aplica na IA?” A resposta está no próximo tópico!
Como as CNNs se aplicam na área da Inteligência Artificial (IA)?
As CNNs possuem um importante papel no desenvolvimento da IA, sobretudo no que se refere ao processamento de imagens. Aqui, o grande destaque vai para a área de visão computacional, onde as redes neurais contribuem para a análise, reconhecimento e compreensão de dados presentes em vídeos e imagens.
A partir de sessões de treinamento, elas são responsáveis por “ensinar” os sistemas a compreender imagens a partir da análise e identificação de padrões.
Isso pode ser aplicado em várias áreas, conforme veremos a seguir, contribuindo para a evolução da IA e, ao mesmo tempo, para o aperfeiçoamento das tecnologias e também da performance dos profissionais que atuam nesses setores.
5 exemplos de aplicações práticas das CNNs
A rede neural convolucional pode ser aplicada a uma série de atividades, fornecendo suporte para profissionais de diferentes áreas e viabilizando várias tecnologias.
Contudo, sabemos que isso pode soar um pouco abstrato, por isso preparamos exemplos práticos de aplicação das CNNs. Confira:
- detecção de objetos: após um treinamento, a rede neural convolucional passa a perceber objetos em vídeos ou imagens. Um exemplo prático disso pode ser observado em sistemas de carros autônomos, que são capazes de identificar sinalizações de segurança, obstáculos, placas, semáforos e pedestres;
- diagnóstico de doenças: a partir da análise de exames médicos, como ressonâncias, raios-x e tomografias, as CNNs consegue encontrar padrões que permitem a identificação de doenças;
- geração de imagens: a rede neural permite criar e modificar imagens a partir de prompts de comando. É o caso de plataformas de inteligência artificial, como o Midjourney, que criam artes em diferentes estilos com base em descrições fornecidas pelos usuários;
- tratamento de imagens: após o mapeamento de uma foto, por exemplo, a CNN pode promover ajustes, como aplicar filtros para aumentar a nitidez da imagem, equilibrar as cores, remover ruídos, realçar contornos etc;
- reconhecimento de padrões e classificação de imagens: neste caso, a CNN promove a categorização de imagens a partir do reconhecimento facial ou de objetos. É o caso de aplicações como o Google Fotos, que identifica quem são as pessoas em fotos e cria álbuns separados para cada uma delas.
Como aplicar IA no dia a dia da minha empresa? Por onde começar?
As redes neurais convolucionais podem ser entendidas como um dos grandes motores para a evolução e desenvolvimento da inteligência artificial atualmente.
Isso, é claro, vai além da detecção de objetos, podendo ser aplicada em diversas situações, como na identificação de padrões, análise e classificação de sentimentos.
Logo, tem muito a contribuir com qualquer companhia que almeje o sucesso no setor em que atua, conquistando diferenciais competitivos antes de seus concorrentes.
Sua empresa também pode desfrutar desses benefícios, aplicando IA para compreender o sentimento de seus clientes, e assim, descobrir o que eles pensam sobre sua marca e como melhorar a qualidade do atendimento oferecido a eles.
Para experimentar isso na prática, você pode fazer um teste gratuito do software Zendesk, que conta com inteligência artificial e é capaz de potencializar a performance do seu time, elevando consideravelmente a qualidade do seu suporte.
