O Que é Deep Learning ou Aprendizado Profundo

Saiba mais sobre o conceito de deep learning que revolucionou a área de aprendizado de máquina.


Deep Learning (aprendizado profundo) é uma classe de algoritmos de aprendizado de máquina que usa várias camadas para extrair progressivamente características de alto nível da entrada.

Por exemplo, no processamento de imagens, as camadas inferiores podem identificar bordas, enquanto as camadas superiores podem identificar os conceitos relevantes para um ser humano, como dígitos, letras ou faces. 

A maioria dos modelos modernos de aprendizado profundo é baseada em redes neurais artificiais, especificamente, Redes Neurais Convolucionais (CNN).

No Deep Learning, cada nível aprende a transformar seus dados de entrada em uma representação um pouco mais abstrata e composta. Em um aplicativo de reconhecimento de imagem, a entrada bruta pode ser uma matriz de pixels; a primeira camada representacional pode abstrair os pixels e codificar bordas, a segunda camada pode compor e codificar arranjos de arestas, a terceira camada pode codificar um nariz e olhos, e a quarta camada pode reconhecer que a imagem contém um rosto. É importante ressaltar que um processo de deep learning pode aprender quais recursos colocar de maneira ideal em que nível por conta própria. 

Arquitetura da Rede Neural Convolucional Inception V3

O deep learning se despontou nos ultimos anos devido ao fato de atualmente termos computadores e dados suficientes para treinar grandes redes neurais. uma das diferenças importantes do deep learning é que, à medida que construímos redes neurais maiores e as treinamos com mais e mais dados, seu desempenho continua a aumentar. Isso geralmente é diferente de outras técnicas de aprendizado de máquina que atingem um pico no desempenho para a maioria dos tipos de gerações de algoritmos de aprendizado de máquina o desempenho atingirá um nível máximo enquanto o deep learning é considerado a primeira classe de algoritmos "escalável" ou seja seu o desempenho melhora à medida que você os aumenta a quantidade de dados
 

 

 

Conclusão

É importante ressaltar que os maiores benefícios do deep learning que estamos vendo na prática vêm do aprendizado supervisionado. com dados rotulados apesar de já termos aplicações de deep learning também em outras áreas incluindo em algoritmos de reinforcement learning (aprendizado reforçado).

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