Perceptron, o início de uma nova era
O Perceptron é o modelo mais simples de uma Rede Neural Artificial, e serve como base para redes mais complexas. Ele foi criado nos anos 1950 e é utilizado principalmente para classificação binária, ou seja, separar dados em duas categorias, como por exemplo distinguir entre "gatos" e "cachorros". O Perceptron é composto por apenas um neurônio artificial, que recebe entradas, as processa e produz uma saída.
O funcionamento de um Perceptron pode ser explicado da seguinte maneira: ele recebe várias entradas x,y,z (por exemplo, características de uma imagem), cada uma associada a um peso w0,w1,w2. Esses pesos são valores numéricos que indicam a importância de cada entrada para a decisão final. O Perceptron calcula uma soma ponderada das entradas, adiciona um valor chamado bias b, e então passa o resultado por uma função de ativação.
O valor da integral é então transformado pela função de ativação, que decide se o perceptron será "ativado" ou não. No caso de classificação binária, a função de ativação mais comum é a função degrau, que transforma a integral em 1 se o valor for maior que um certo limiar, ou 0 se for menor. Ou seja:
saída={1,se z≥0
se z<0
O processo de aprendizado do Perceptron ocorre ajustando os pesos W e o bias b, de forma que a rede minimize os erros nas classificações. Para isso, o Perceptron utiliza um algoritmo de aprendizado, que corrige os pesos cada vez que a saída gerada estiver errada. Com o tempo, o modelo se ajusta para classificar os dados corretamente.
Um exemplo prático seria treinar um Perceptron para diferenciar imagens de círculos e quadrados. Para cada imagem, as entradas podem ser características como "número de lados" e "tamanho". O Perceptron ajusta seus pesos conforme recebe exemplos rotulados, e aprende a identificar corretamente se uma nova imagem contém um círculo ou quadrado.
Apesar de simples, o Perceptron foi o primeiro passo no desenvolvimento das redes neurais. Ele é limitado a problemas linearmente separáveis (quando as classes podem ser separadas por uma linha reta), mas serve de base para redes neurais multicamadas, que resolvem problemas muito mais complexos.
