As redes neurais transformaram radicalmente o campo da análise de imagens. Antes de nos aprofundarmos em um exemplo prático, é importante entender o que são redes neurais. Em termos simples, são algoritmos projetados para reconhecer padrões, inspirados no funcionamento do cérebro humano. Essas redes podem aprender tarefas complexas, como reconhecer e classificar objetos em uma imagem.
Funcionamento Básico das Redes Neurais
Uma rede neural é composta por camadas de nós, onde cada nó representa um neurônio artificial. A estrutura básica inclui uma camada de entrada, camadas ocultas e uma camada de saída. Por meio de um processo conhecido como treinamento, a rede ajusta os pesos que conectam os neurônios para melhorar a precisão do resultado final.
Análise Comparativa: Uso na Detecção de Imagens
| Critérios | Métodos Tradicionais | Redes Neurais |
|---|---|---|
| Eficiência | Baixa em tarefas não lineares | Alta devido ao aprendizado profundo |
| Precisão | Limitada por programação rígida | >Aprimorável com mais dados e treinamento |
| Adaptabilidade | Pouco adaptável a novas situações | Altamente adaptável à aprendizagem contínua |
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