O que é aprendizagem profunda?
Aprendizagem profunda é parte de uma família mais ampla de métodos de aprendizagem de máquina baseados em redes neurais artificiais com aprendizagem de representação. Aprendizagem pode ser supervisionada, semi-supervisionada ou não supervisionada. Arquiteturas de aprendizagem profunda, como redes neurais profundas, redes de crença profunda, aprendizagem de reforço profundo, redes neurais recorrentes, redes neurais convolucionais e transformadores, foram aplicadas a campos como visão computacional, reconhecimento de fala, processamento de linguagem natural, tradução automática, bioinformática, projeto de drogas, análise de imagens médicas, ciência climática, inspeção de materiais e programas de jogos de tabuleiro, onde produziram resultados comparáveis e, em alguns casos, superando o desempenho de especialistas humanos. Redes neurais artificiais (RNAs) foram inspiradas no processamento de informações e nos nós de comunicação distribuídos em sistemas biológicos. RNAs têm várias diferenças de cérebros biológicos. Especificamente, as redes neurais artificiais tendem a ser estrativas e estáticas, enquanto o cérebro biológico dos organismos vivos mais modernos é dinâmico (plasma) e dinâmico.
O aprendizado profundo faz parte de uma família mais ampla de métodos de aprendizado de máquina baseados em redes neurais artificiais com aprendizado de representação.