O que é aprendizagem profunda?

3 semanas ago
93 Views
O que é aprendizagem profunda?

A frase “aprendizado profundo” tem feito as rodadas virais nos últimos anos, à medida que se torna mais popular e compreendida em todo o mundo. Seja qual for a sua ideia sobre aprendizagem profunda atualmente, resumindo-se em uma palavra, ela pode ser resumida à  precisão . A aprendizagem profunda foi capaz de alcançar um enorme nível de precisão em termos de reconhecimento. Esse nível de precisão é significativo quando sua importância e proeminência são tão amplamente difundidas, como no campo da eletrônica de consumo, bem como novos trabalhos inovadores, como carros sem motoristas. Agora, antes de entrarmos na compreensão das nuances da aprendizagem profunda, vamos dar uma breve olhada no aprendizado de máquina, um conceito intimamente relacionado.

Aprendizado de Máquina

inteligência artificial

(Crédito da foto: Pixabay)

O aprendizado de máquina é o processo pelo qual se pode programar um dispositivo de computação para executar uma tarefa sem explicitamente dizer isso. Agora, isso pode parecer muito com programação padrão, mas há uma diferença fundamental entre eles. Quando você escreve um programa regular, o trabalho do dispositivo de computação é começar a partir dos dados dados e alcançar a saída desejada. Isto é conseguido dando ao dispositivo um conjunto de instruções que são realizadas monotonamente pelo dispositivo, sem qualquer compreensão do problema em questão. No entanto, se usássemos a mesma linha de pensamento para um programa de aprendizado de máquina, forneceríamos dados para trabalhar e daríamos um objetivo final a ser alcançado. Como ele atinge o objetivo final não é explicitamente delineado pela pessoa que faz a programação. Isso permite que o computador analise e entenda os dados e o problema em questão.

inteligência artificial

(Crédito da foto: pxhere)

Outra questão que pode surgir é: qual é o ponto de saber se um computador tem alguma compreensão do problema e dos dados em mãos, desde que o trabalho seja feito? Para responder a essa pergunta, vamos dar uma olhada em um dos primeiros aplicativos de aprendizado de máquina, que é a pasta de spam. Por que algo tão simples quanto classificar spam precisa de um algoritmo de aprendizado de máquina? Bem, e-mails de spam são detectados com a ajuda de dicas específicas presentes em palavras do e-mail, como “boas-vindas”, “loteria”, “sorte” e assim por diante. Um dos outros métodos é a estrutura da palavra, tais como usar a letra u em vez da palavra você. Para lidar com esse problema através da programação, você teria que escrever um monte de código para considerar cada uma dessas variáveis ​​de spam! Deus me livre se os spammers descobrissem uma maneira de contornar o código adicionando algo como “para você”, que o programa não seria capaz de detectar, pois você não disse especificamente para identificar uma nova variação. No entanto, quando você usa um algoritmo de aprendizado de máquina, no momento em que uma nova variação de spam é relatada, o programa adicionará isso automaticamente ao banco de dados e saberá o que procurar da próxima vez, em vez de tornar tedioso o programador fazer ajustes explícitos ao programa todas as vezes.

Aprendizagem Profunda

O aprendizado profundo é um subconjunto do aprendizado de máquina que tenta encontrar padrões que são perfeitamente ocultados nos dados em grandes quantidades. A aprendizagem profunda, ao contrário da crença popular, não é um assunto novo. Sua existência pode ser rastreada até a década de 1980. Há duas razões principais pelas quais ele experimentou esse ressurgimento nos últimos tempos. A aprendizagem profunda exige o que é conhecido como dados rotulados,que podem ser descritos como dados excelentes, precisos e confidenciais. Por exemplo, o desenvolvimento de carros sem motoristas requer milhões de imagens e milhares de horas de vídeo. Deep Learning também requer um poder computacional substancial, o potencial para o qual aumentou nos últimos anos. Por exemplo, as GPU de alto desempenho de hoje têm uma arquitetura paralela que é eficiente para o aprendizado profundo, especialmente quando combinada com um nível mais alto de plataformas de computação, como um cluster de servidores e computação em nuvem.

máquina servidor

(Crédito da foto: pxhere)

A maioria das redes de aprendizagem profunda são arquiteturas de rede neural, e é por isso que as redes neurais baseadas em aprendizagem profunda são chamadas de redes neurais profundas.. Uma rede neural é um modelo de computação cuja estrutura de rede em camadas se assemelha aos arranjos neuronais no cérebro. Uma rede neural é muito boa para aprender com dados, o que significa que ela pode ser treinada para reconhecer padrões, classificar dados e prever eventos futuros. O termo “profundo” geralmente se refere ao número de camadas escondidas dentro da rede neural. Em uma rede neural regular, pode haver duas ou três camadas ocultas, enquanto que, em uma rede neural profunda, pode haver mais de 150 camadas ocultas. Uma rede neural divide sua entrada em camadas de abstração. Pode ser treinado ao longo de muitos exemplos para reconhecer padrões na fala ou imagens, assim como o cérebro humano faz. Seu comportamento é definido pela maneira como seus elementos estão conectados e pela força ou peso dessas conexões.

Carros de auto-condução do Google

(Crédito da Imagem: Flickr)

As aplicações do aprendizado profundo se espalharam por toda a indústria, desde a condução automatizada até dispositivos médicos. Uma das principais áreas onde a aprendizagem profunda é empregada é em carros autônomos. Pesquisadores automotivos estão usando o aprendizado profundo para detectar automaticamente objetos, como sinais de parada e semáforos. A aprendizagem profunda também é usada para detectar pedestres, o que ajuda a diminuir os acidentes. Quando se trata de pesquisa médica, os pesquisadores de câncer empregam aprendizado profundo para detectar células cancerígenas. Quando se trata de aplicações industriais, o aprendizado profundo ajuda a melhorar a segurança do trabalhador em torno de máquinas, identificando quando as pessoas estão em uma distância insegura para esses objetos. Em conclusão, podemos afirmar que a aprendizagem profunda está presente naqueles lugares onde há um alto nível de dados, juntamente com um nível insano de poder de processamento!

Referências:

  1. Aprendizado de Máquina
  2. Aprendizagem Profunda
O que é aprendizagem profunda?
5 (100%) 1 vote[s]
Like
Like Love Haha Wow Sad Angry
Cadastre-se Receba atualizações grátis via Email

Comments

Leave a Comment

O seu endereço de e-mail não será publicado. Campos obrigatórios são marcados com *