Neural network using neataptic
Há problemas que não podem ser trivialmente formulados em forma de algoritmos, pois dependem de múltiplos fatores que para serem detalhados, gerariam uma quantidade exponencial de regras a serem implementadas e ajustadas. Enquanto um computador precisa seguir algoritmos para solucionar problemas, o cérebro humano possui o que chamamos de inteligência. Pode-se definir “inteligência” como a habilidade de adquirir, aprender e aplicar conhecimentos em novas situações [INTELLIGENCE, 2017]. Com o objetivo de replicar tal capacidade de aprendizado, surgiu o conceito de redes neurais artificiais (RNAs). Um dos principais pontos de RNAs é a capacidade de generalizar e associar dados através do aprendizado de padrões dentro de uma área bem especificada. Dentro dos possíveis ramos de aplicação, pode-se citar o reconhecimento de imagens presente na área de visão computacional, que se trata de utilizar uma entrada de pixels como passíveis a serem categorizados ou não como determinado objeto. Com o objetivo de aprofundar os conceitos de RNAs, foi definido o uso de imagens de personagens de um jogo para treinar e verificar a eficiência da implementação de uma rede. Este artigo tem como foco apresentar o uso de uma RNA para o reconhecimento de quadros de animação de três personagens do jogo Pokémon Diamond and Pearl, e possui suas seções dividas da seguinte forma: a seção 2 explicará a fundamentação teórica de base do projeto; a seção 3 irá descrever um apanhado geral da metodologia aplicada; a seção 4 focará em apresentar as particularidades da implementação e do treinamento da RNA; na seção 5 serão exibidos os resultados obtidos através de testes para verificação da taxa de acertos da rede; e por fim, a seção 6 será focada nas conclusões obtidas com base nos resultados e apresentará sugestões para o que deve ser aperfeiçoado em busca de melhorar a taxa de acertos da RNA.