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Deep learning é uma abordagem para inteligência artificial em que se empilha algoritmos de machine learning em uma hierarquia de complexidade crescente. Assim, saiba o que é aprendizagem profunda, o que significa aprendizagem profunda e como funciona a Deep Learning.
O que significa Aprendizagem Profunda?
Cada nível dessa hierarquia aprende com a camada anterior, criando assim uma rede de algoritmos que se aprofunda cada vez mais na análise dos dados.
Por exemplo, em um algoritmo de reconhecimento de imagem, a primeira camada pode aprender sobre cores, a próxima sobre formas e assim por diante, até que a camada mais alta reconheça o objeto completo.
Dessa forma, os algoritmos vão se aprimorando e conseguem entender de maneira mais avançada e precisa os dados que lhes são apresentados.
Essa técnica tem sido cada vez mais usada em problemas complexos, como análise de imagens e processamento de linguagem natural, e tem mostrado resultados promissores na área de inteligência artificial.
Deep learning é atualmente a arquitetura de IA mais sofisticada em uso hoje. Algoritmos populares de deep learning incluem:
Rede neural convolucional – o algoritmo pode atribuir pesos e vieses a diferentes objetos em uma imagem e diferenciar um objeto na imagem de outro. Usado para detecção de objetos e classificação de imagens.
Redes neurais recorrentes – o algoritmo é capaz de lembrar dados sequenciais. Usado para reconhecimento de fala, reconhecimento de voz, predição de séries temporais e processamento de linguagem natural.
Redes de memória de longo prazo de curto prazo – o algoritmo pode aprender dependência de ordem em problemas de predição de sequência. Usado em tradução de máquina e modelagem de linguagem.
Redes adversárias generativas – dois algoritmos competem entre si e usam os erros um do outro como novos dados de treinamento. Usado em restauração de fotos digitais e vídeo deepfake.
Redes de crenças profundas – um algoritmo de aprendizado profundo não supervisionado no qual cada camada tem dois propósitos: funciona como uma camada oculta para o que veio antes e uma camada visível para o que vem depois. Usado em setores de saúde para detecção de câncer e outras doenças.
Techopedia explica a Aprendizagem Profunda
O aprendizado profundo é uma técnica utilizada para construir e treinar redes neurais que tomam decisões. É uma tecnologia central da Indústria 4.0 e Web3.
Em vez de depender de processos manuais para identificar padrões em dados, o aprendizado profundo utiliza um processo de treinamento que descobre automaticamente esses padrões úteis.
Isso torna o treinamento da rede neural mais rápido e eficiente, produzindo resultados mais avançados na inteligência artificial.
Em resumo, o aprendizado profundo é uma ferramenta importante no campo da tecnologia que ajuda a encontrar padrões úteis nos dados e aumenta a capacidade de tomada de decisão das redes neurais.
Um algoritmo é considerado profundo se os dados de entrada são passados por uma série de não linearidades ou transformações não lineares antes de se tornarem saída.
Algoritmos de machine learning shallow, também chamados de narrow AI, são usados em aplicativos de negócios para executar uma tarefa específica de forma eficiente.
Diferente das hierarquias de subrotinas criadas por algoritmos mais avançados, esses algoritmos superficiais não são capazes de aprender várias tarefas.
Eles são focados em uma única função e são projetados para executá-la de forma precisa e rápida.
Embora não sejam tão complexos quanto outros tipos de algoritmos de aprendizado de máquina, os algoritmos shallow são amplamente usados hoje em dia e têm uma variedade de aplicações em diferentes setores, desde o reconhecimento de padrões até a recomendação de produtos.
Por sua capacidade de se ajustar e aprender com os dados fornecidos, esses algoritmos desempenham um papel importante no desenvolvimento de tecnologias inteligentes e automatizadas, tornando os processos de negócios mais eficientes e eficazes.
