A aprendizagem profunda ou deep learning é uma técnica de aprendizado de máquina que ensina os computadores a fazer o que vem naturalmente aos humanos: aprendendo com os exemplos. O aprendizado profundo é uma tecnologia chave para os carros autônomos, permitindo que eles reconheçam um sinal de parada ou para distinguir um pedestre de um poste de iluminação. É a chave para o controle de voz em dispositivos de consumo como telefones, tablets, TVs e alto-falantes inteligentes. O aprendizado profundo está recebendo muita atenção ultimamente e por uma boa razão. Está conseguindo resultados que não eram possíveis antes.

O que quer dizer aprendizagem profunda?

Na aprendizagem profunda, um modelo de computador aprende a executar tarefas de classificação diretamente de imagens, textos ou som. Os modelos de aprendizado profundo podem atingir a precisão muito exata, às vezes excedendo o desempenho do nível humano. Os modelos são treinados usando um grande conjunto de dados rotulados e arquiteturas de redes neurais que contêm muitas camadas.

Deep learning e suas aplicações

Aplicações de aprendizagem profunda são usadas nas indústrias de automação direcionada para dispositivos médicos.

Direção autônoma

Os pesquisadores automotores estão usando o aprendizado profundo para detectar automaticamente objetos como sinais de parada e semáforos. Além disso, o aprendizado profundo é usado para detectar pedestres, o que ajuda a diminuir os acidentes.

O que é o Deep Learning

O Deep Learning é uma ferramenta tecnológica que é uma das bases da inteligência artificial moderna. (Foto: Forbes)

Defesa e engenharia aeroespacial

O aprendizado profundo é usado para identificar objetos de satélites que localizam áreas de interesse e identificar zonas seguras ou inseguras para tropas. Com o advento dos drones e com as formas modernas de combate, essa área é cada vez mais explorada.

Pesquisa médica

Pesquisadores de câncer estão usando a aprendizagem profunda para detectar automaticamente células cancerosas. Um microscópio avançado, por exemplo, pode produzir um conjunto de dados de alta dimensão, e ter esses utilizados para treinar um aplicativo de aprendizado profundo para identificar com precisão as células cancerígenas.

Automação industrial

O aprendizado profundo está ajudando a melhorar a segurança dos trabalhadores em torno de máquinas pesadas, detectando automaticamente quando pessoas ou objetos estão dentro de uma distância insegura das máquinas.

Eletrônica

O aprendizado profundo está sendo usado na audição automática e na tradução de fala. Por exemplo, os dispositivos de assistência domiciliar que respondem à sua voz e sabem que suas preferências são alimentados por aplicativos de aprendizado profunda.

Como funciona a aprendizagem profunda?

A maioria dos métodos de aprendizagem profunda usa arquiteturas de redes neurais, e é por isso que os modelos de aprendizado profundo são muitas vezes referidos como redes neurais profundas. O termo “profundo” geralmente se refere ao número de camadas ocultas na rede neural. As redes neurais tradicionais apenas contêm 2 a 3 camadas ocultas, enquanto as redes profundas podem ter até 150.

Os modelos de aprendizagem profunda são treinados usando grandes conjuntos de dados rotulados e arquiteturas de redes neurais que aprendem recursos diretamente dos dados sem a necessidade de extração manual de recursos.

Um dos tipos mais populares de redes neurais profundas é conhecido como redes neurais convolucionais. Ela envolve funções aprendidas com dados de entrada e usa camadas convolutivas 2D, tornando esta arquitetura adequada ao processamento de dados 2D, como imagens.

Esse tipo de rede neural elimina a necessidade de extração manual de recursos e portanto, você não precisa identificar recursos usados ​​para classificar imagens. Eka funciona extraindo recursos diretamente de imagens, e os que forem relevantes não são pré-treinados; eles são aprendidos enquanto a rede treina em uma coleção de imagens. Essa extração automatizada de recursos faz modelos de aprendizado profundo altamente precisos para tarefas de visão por computador, como a classificação de objetos.

Estes tipos de redes neurais aprendem a detectar diferentes recursos de uma imagem usando dezenas ou centenas de camadas ocultas. Toda camada escondida aumenta a complexidade dos recursos de imagem aprendidos. Por exemplo, a primeira camada oculta pode aprender a detectar bordas, e a última aprende a detectar formas mais complexas especificamente atendidas à forma do objeto que estamos tentando reconhecer.

Os modelos de rede neural profunda pré-treinados podem ser usados ​​para aplicar rapidamente a aprendizagem profunda aos problemas ao realizar a aprendizagem de transferências ou a extração de recursos, e ha muitos modelos para serem testados e experimentados.

O que você já conhecia sobre o Deep Learning? Já usa algum dos produtos que utilizam a aprendizagem profunda?

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