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Deep Learning

17 out Deep learning: O que é e como aprender?

Antes de começarmos falando sobre nosso assunto principal, vamos precisar falar primeiro sobre o que é Machine Learning, para que possa entender melhor sobre Deep Learning.

Vamos lá.

O que é Machine Learning?

Machine Learning é área de tecnologia dentro da inteligência artificial, traduzindo para o nosso português, significa “Aprendizagem de máquina”. Machine tem uma ligação com big data, pois é a base da análise preditiva (análise preditiva é o uso de dados, algoritmos estatísticos e técnicas de machine learning para identificar a probabilidade de resultados futuros). Todas as técnicas de Machine Learning são resumidamente criar algoritmos capazes de aprender uma representação compacta dos dados, prever ou generalizar dos padrões para dados desconhecidos a partir de um conjunto de treino conhecido. Ou seja, Machine Learning é um campo da inteligência artificial dedicado ao desenvolvimento de algoritmos e técnicas que permitam ao computador aprender.

O que é Deep Learning?

Deep learning é um componente da Machine Learning, onde seu paradigma é de “habilitar ao computador aprender a partir da observação de dados”.

Deep learning imita a atividade em camadas do neurônios no neocórtex, vinculado em 80% do cérebro na região onde ocorre o pensamento. Logo, a tecnologia deep learning é uma técnica avançada que se aplica para aprender em redes neurais artificiais, fazendo com que o computador possa “pensar, aprender e agir” como um ser humano. Dessa forma, as máquinas podem reconhecer objetos e traduzir a voz em tempo real e muito mais.

Vantagens do Deep Learning

A vantagem dos algoritmos de Deep Learning é sua capacidade de aprendizagem em grande quantidades de dados de uma maneira que não precisa ser supervisionado, sendo assim uma ferramenta valiosa para Big Data, onde a maioria dos dados são desta natureza, também designados por dados não estruturados. As máquinas que aplicam a técnica Deep Learning conseguem aprender abstrações complexas dos dados através de um processo de aprendizagem hierárquica muito similar ao que ocorre com o nosso cérebro – sobre tudo no córtex visual.

Além disso, os algoritmos Deep Learning apresentam uma abordagem inovadora, pois dispensam grande parte do  pré-processamento ao gerar de forma automática propriedades invariantes nas suas camadas de representação hierárquicas. Estes métodos têm produzido excelentes resultados em diferentes aplicações incluindo o reconhecimento de voz, visão computacional, e processamento de linguagem natural, sendo a tecnologia base por detrás de inúmeras ferramentas como o Google Translate (para tradução de texto) e a Cortana (assistente personalizado da Microsoft).

Para medicina também é uma super vantagem, pois os algoritmos de deep learning permitem a implementação de ferramentas de detecção garantida em IA (inteligência artificial), auxiliada por computador que pode ser integrada com o arquivamento de imagens existentes, o que é muito útil para as áreas de tomografia, ressonância magnética e raios-x, que precisam avaliar resultados em um curto espaço de tempo.

Outras vantagens dessa tecnologia você pode ver nesse artigo.

Como aprender Deep Learning?

Todos nós queremos evoluir como profissionais e obter mais conhecimento, então porque não entender melhor de Inteligência Artificial, ou melhor ainda aprender mais sobre o conceito de “deep learning”? Pensando nisso o Google anunciou este ano que esta disponibilizando em parceria com a empresa Udacity um curso gratuito sobre deep learning.

Esse curso não é exatamente para iniciantes na área, mas tem como objetivo oferecer um pontapé inicial para aqueles que querem começar a entender sobre o assunto. Engenheiros e cientistas, por exemplo, poderão começar a desenvolver suas próprias ferramentas para lidar com os problemas do dia a dia.

Fonte: Convergência Digital, Blog do Google e Udacity

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