Deep Learning: O que é, conceitos e definições | Blog Cetax Treinamentos
Se você acompanha notícias sobre tecnologia e tendências de mercado, certamente já ouviu a buzzword Deep Learning. Mas afinal, o que é Deep Learning? Para responder essa pergunta, primeiro devemos ter uma noção do que é Machine Learning e de como funciona.
Machine Learning (ML) é uma área de inteligência artificial onde é possível criar algoritmos para ensinar uma determinada máquina a desempenhar uma tarefa. Como isso é possível? Simples. É necessário ter um conjunto de dados, e a partir desses dados, explorar a correlação entre eles, descobrindo padrões, aplicando algoritmos, e gerando modelos que podem ser generalizados para uma determinada tarefa específica.
Esse processo é chamado de treinamento do modelo. Após ter seu modelo treinado, ele é capaz de generalizar para novos dados (não apresentados na etapa de treinamento), encontrando correlações e gerando previsões para realização da tarefa especificada. De uma maneira geral, ML é dividido em duas grandes áreas:
Deep Learning – mas, afinal, onde Deep Learning se enquadra nesse universo?
Deep Learning, ou Aprendizado Profundo, é uma sub-área de ML. Mais especificamente, trata de Redes Neurais Artificiais, uma área que busca simular computacionalmente o cérebro enquanto máquina de aprendizado. Os primeiros registros científicos da tentativa de reprodução de um neurônio artificial datam da década de 50, onde modelos computacionais foram desenvolvidos, porém pouco explorados devido à falta de poder de processamento dos computadores da época.
Com o desenvolvimento da era digital, os computadores tornaram-se mais poderosos do ponto de vista de processamento, o que permitiu avanços significativos na área. Como uma Rede Neural é um paradigma conexionista ponderados por pesos, ou seja, a capacidade de desenvolver modelos inteligentes está nas conexões de uma quantidade significativa de neurônios artificiais (e não nos neurônios em si), as operações aritméticas crescem de forma exponencial no tocante à Redes Profundas. Fica claro nesse ponto a importância do conceito de Big Data, uma vez que esse tipo de arquitetura tende a funcionar melhor com mais dados de entrada.
O que difere uma Rede Neural Artificial de uma Rede Neural Profunda é a quantidade de neurônios e de conexões, sendo significativamente maior no segundo caso. Uma Rede Neural simples possui até 5 camadas, já uma Rede Profunda possui mais de 5 camadas. Um computador de mesa comum já não tem capacidade de processamento suficiente para treinar redes profundas, dependendo da arquitetura de rede utilizada, o que gera a necessidade de avanço de técnicas de processamento paralelo e em GPU (Graphic Processing Unit, Unidade de Processamento Gráfico). Existem empresas atualmente focadas em desenvolvimento de hardware dedicado para processamento gráfico com aplicação em Deep Learning (link NVIDIA).
Deep Learning – quais são as aplicações?
Case Deep Learning: Reconhecimento de Imagem
Deep Learning – Base de dados
Deep Learning – Estrutura da rede e estratégia de treinamento
Função custo: Crossentropy; Algoritmo de otimização: Adam Criou-se pequenas virtualizações de imagens para gerar ruído no conjunto de dados, como transformações geométricas, zooms randômicos e pequenas rotações.
Após treinamento, obteve-se um modelo especializado na tarefa de reconhecimento de imagens do COIL-100. A acurácia do modelo no conjunto de treinamento foi de 98,64%, e no conjunto de testes foi de 98,78%. E aí? Convencido do o que é Deep Learning e o seu poder? Suas aplicações são amplamente variadas, e seus resultados prometem revolucionar o modo que a inteligência artificial vem influenciando na tomada de decisão do mundo moderno.