A evolução da tecnologia elevou a humanidade a alturas nunca antes vistas. As áreas de trabalho como medicina, segurança, aprendizado e prestação de outros tipos de ajuda atingiram um pico. Mas não pára por aí. A inteligência artificial é a próxima grande novidade no mundo da tecnologia e da ciência da computação, mas para entendê-la, é importante saber em que consiste. É essencial saber o que é deep learning e o que significa redes neurais artificiais.
O campo da tecnologia IA é extremamente avançado e interessante. Essas duas ferramentas que estão sendo usadas na inteligência artificial são muito poderosas em termos de solução de problemas complexos e no desenvolvimento de padrões ainda mais altos na ciência.
É seguro dizer que esse tipo de mecanismo é uma transição para o próximo nível de tecnologia. As empresas de hoje já reconheceram sua importância e começaram a usá-lo na maioria dos casos. Vamos pegar o Google, por exemplo. O Google usa a IA no mecanismo de pesquisa para aprender com seus usuários. Se você está procurando algo em sua barra de pesquisa, por exemplo, um “laptop”, e depois de obter os resultados, acabou de ensinar ao IA do Googles que um “laptop” é aquilo que você clicou. Gostaria de saber como isso funciona? Vamos nos aprofundar no assunto e descobrir.
Tabela de Conteúdo
- 1. Compreendendo a IA do Deep Learning
- 1.1. Como funciona?
- 1.2. Redes Neurais Artificiais
- 1.3. Os exemplos comuns
- 1.4. Quais são os outros tipos de redes neurais?
- 2. Redes neurais em ação
- 3. O que é Deep Learning? - Deep Learning em ação
- 3.1. Quais são as principais diferenças entre DL e NN?
- 4. Visão Global
Compreendendo a IA do Deep Learning
O que é Deep Learning? É uma técnica que ajuda os computadores aprenderem exatamente como os humanos, por tentativa e erro. Se você está se perguntando se já viu isso antes, provavelmente já viu. É a tecnologia por trás de aplicativos como controle de voz em dispositivos como telefones, tablets ou televisão. Não faz muito tempo, fomos apresentados aos carros autônomos, que também são um produto do deep learning. Com a ajuda do Deep Learning, a inteligência artificial reconhece sinais de parada, pedestres e outros obstáculos na estrada que podem causar um desastre.
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Para realizar essas ações, um computador que está usando técnicas de deep learning solicita uma grande quantidade de dados de treinamento (este é o trabalho das redes neurais, falaremos mais sobre isso um pouco mais tarde). Tais realizações tecnológicas, como carros autônomos, precisam de milhares de imagens e vídeos para reconhecer cada situação de forma a torná-las seguras. As recentes melhorias no Deep Learning foram levadas ao nível em que superam os seres humanos em uma certa quantidade de tarefas.
Como funciona?
Como já mencionado um pouco acima, o que o deep learning usa para executar essas tarefas são as redes neurais. Na maioria das vezes, a IA do deep leaning é referida como uma rede neural profunda. A palavra profunda neste termo representa as camadas que estão ocultas na rede neural.
Modelos de deep learning são treinados obtendo uma quantidade suficiente de arquiteturas de dados e redes neurais que aprendem recursos diretamente dos dados sem trabalho manual. Redes neurais são sistemas conectados exatamente como nossas redes neurais biológicas. Esses tipos de sistemas são criados de maneira a se adaptar às necessidades situacionais. Uma vez que as redes neurais identifiquem os resultados de um determinado objeto, na próxima vez os sistemas NN puderão identificar se é o mesmo objeto ou não. As redes neurais não reconhecem objetos da mesma maneira que nós, mas reconhecem objetos através de seu próprio conjunto de recursos.
Redes Neurais Artificiais
Um dos tipos mais comuns e populares do que o deep learning usa é conhecido como redes neurais convencionais ou CNN, para abreviar. Ela combina os recursos aprendidos com os dados de entrada e usa camadas convolucionais 2D, tornando essa arquitetura adequada para processar dados 2D. Por exemplo, pode ser imagens ou folhas de plano de coordenadas.
As redes neurais convencionais funcionam de uma maneira que não é mais necessária a extração manual de recursos. Extrai recursos diretamente das imagens. As redes neurais artificiais possuem uma extração automatizada de recursos que torna os modelos de deep learning perfeitamente precisos para tarefas de visão computacional, como classificação de objetos.
A CNN aprende a detectar diferentes recursos usando um número de camadas ocultas. Todo número da camada oculta aumenta a complexidade dos recursos de imagem aprendidos. A CNN aprende diferentes recursos de cada camada.
Os exemplos comuns
Segundo fontes, existem três maneiras mais usadas de usar o deep learning para realizar a classificação de objetos:
- Transferir aprendizado. O aprendizado é usada principalmente em aplicativos de deep learning. Isso é feito com uma rede existente e adicionando novos dados a classes anteriormente desconhecidas. Dessa forma, é muito melhor economizar um pouco de tempo, porque, em vez de reduzir a quantidade de processamento de imagem, ele permite categorizar apenas determinados objetos, em vez de passar por todos os objetos diferentes até encontrar o correto.
- Treinar a partir do nada. Isso é usado principalmente para novos aplicativos que terão uma grande contagem de categorias de saída. Ele começa reunindo um grande número de conjuntos de dados rotulados e projetando uma arquitetura de rede que aprenderá os recursos. Enquanto a transferência de aprendizado costuma levar horas ou minutos, este método (treinar a partir do nada) leva um pouco mais de tempo - dias ou até mesmo semanas para ser treinado.
- Extração de recursos. Não é tão popular quanto os métodos mencionados anteriormente, mas ainda é comumente usado. Este é um método usado para uma abordagem mais especializada ao deep learning. Ele usa a rede como um extrator de recursos. Como as camadas nas redes neurais convencionais têm a tarefa de aprender certos recursos a partir de imagens, também é possível retirar esses recursos e torná-lo uma entrada para um modelo de aprendizado de máquina.
Did you know?
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Quais são os outros tipos de redes neurais?
Embora a rede neural convencional possa ser considerada a rede neural padrão que foi expandida pelo espaço usando pesos compartilhados, também existem outros tipos diferentes.
Uma rede neural recorrente, em vez da convencional, é estendida ao longo do tempo por ter arestas que alimentam a próxima etapa do tempo, em vez da próxima camada na mesma etapa do tempo. Essa rede neural artificial é usada para reconhecer sequências, por exemplo, um sinal de fala ou um texto.
Além disso, existe uma rede neural recursiva. Esse sistema NN não possui aspecto de tempo para a sequência de entrada, mas a entrada deve ser processada hierarquicamente.
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Redes neurais em ação
Pode ser complicado quando se tenta entender quais são os reais benefícios das redes neurais em situações da vida real. As redes neurais artificiais são muito populares entre os especialistas do mercado de ações. Com a ajuda dos sistemas NN, é possível aplicar a “negociação algorítmica”, que pode ser aplicada a empresas como mercados financeiros, ações, taxas de juros e várias moedas. Os algoritmos de rede neural podem encontrar estoques subvalorizados, melhorar os modelos de estoque existentes e usar o aprendizado profundo para encontrar maneiras de otimizar o algoritmo conforme o mercado muda.
Como as redes neurais são muito flexíveis, elas podem ser aplicadas em vários reconhecimentos complexos de padrões e prever problemas. Como alternativa ao exemplo acima, o sistema NN pode ser usado para prever negócios, detectar câncer a partir de imagens e reconhecer rostos em imagens de mídia social.
O que é Deep Learning? - Deep Learning em ação
As redes neurais não são as únicas a possuir exemplos da vida real. O Deep Learning também pode ser descrito como algumas das seguintes criações:
- Assistentes virtuais.
- Chatbots ou robôs de serviço.
- Compras e entretenimento personalizados.
- Colorização de imagens (o uso de algoritmos para recriar cores verdadeiras em imagens em preto e branco)
- Easy to use with a learn-by-doing approach
- Offers quality content
- Gamified in-browser coding experience
- Free certificates of completion
- Focused on data science skills
- Flexible learning timetable
- High-quality courses
- Nanodegree programs
- Student Career services
- Nanodegree programs
- Suitable for enterprises
- Paid certificates of completion
- A wide range of learning programs
- University-level courses
- Easy to navigate
- University-level courses
- Suitable for enterprises
- Verified certificates of completion
Quais são as principais diferenças entre DL e NN?
Com todas essas informações, fica claro que o Deep Learning e as Redes Neurais estão fortemente conectados e provavelmente não funcionariam bem se forem separados. Para entender o que é deep learning e o que são redes neurais, é essencial conhecer os principais tópicos.
As redes neurais transmitem dados na forma de valores de entrada e valores de saída. É usado para transferir dados usando conexões. Enquanto o Deep Learning está relacionado à transformação e extração de características que tentam estabelecer uma relação entre estímulo e respostas neurais associadas presentes no cérebro. Em outras palavras, as Redes Neurais são usadas para gerenciamento de recursos naturais, controle de processos, controle de veículos, tomada de decisão, enquanto o Deep Learning é usado para reconhecimento automático de fala, reconhecimento de imagem, etc.
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Visão Global
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