O objetivo de uma rede neural é simular a forma como o cérebro humano funciona para reconhecer padrões, aprender com a experiência e tomar decisões com base em dados de entrada. Ao processar grandes quantidades de informações complexas, as redes neurais podem realizar tarefas como reconhecimento de imagem e fala, processamento de linguagem natural e análise preditiva.
O objetivo básico de uma rede neural é aprender com os dados e generalizar seu aprendizado para fazer previsões ou decisões precisas sobre dados novos e invisíveis. Isto é conseguido através do ajuste dos pesos e tendências dos neurônios interconectados com base em pares de entrada-saída durante o treinamento.
O objetivo de uma rede neural profunda (DNN) é aprender padrões e representações intrincadas em dados, utilizando múltiplas camadas de neurônios. DNNs são capazes de aprender recursos hierárquicos a partir de dados brutos, o que lhes permite resolver tarefas mais complexas em comparação com redes neurais superficiais.
O objetivo principal do treinamento de uma rede neural é minimizar seu erro de previsão ou função de perda ajustando seus parâmetros (pesos e vieses) por meio de algoritmos de otimização iterativos, como retropropagação. Este processo melhora a capacidade da rede de mapear com precisão os dados de entrada para as previsões de saída.
Uma vantagem importante das redes neurais é a sua capacidade de aprender e se adaptar a padrões e relacionamentos complexos em dados sem depender de regras de programação explícitas. Esta flexibilidade torna-os adequados para uma ampla gama de aplicações, desde reconhecimento de imagem e voz até condução autónoma e previsões financeiras.