A deep learning vem sendo bastante utilizada nas aplicações de machine learning no mundo business, análise de imagens médicas e várias outras aplicações. Seu papel vem sendo fundamental para essas aplicações e hoje iremos entender o que é deep learning.
Deep learning: Conceito
A deep learning, ou aprendizado profundo, baseia-se na utilização de grandes conjunto de dados, em conjunto com modelos de inteligência artificial de múltiplas camadas. Essas camadas, quando sobrepostas uma as outras, permitem que o modelo consiga fazer muita abstração, ou seja, entender e reconhecer padrões que aparentemente não estão correlacionados.
Sabemos que a inteligência artificial é pensada para simular a forma humana de processar dados. Contudo, com o aprendizado profundo, esse objetivo fica cada vez mais próximo de ser atingido. Com as múltiplas camadas, o algoritmo é capaz de reconhecer vários tipos de padrões, como o cérebro humano também é capaz de fazer.
Um grande exemplo disso pode ser na aplicação de deep learning no reconhecimento caligrafia. Pois todos já estamos acostumados com algoritmos que reconhecem nossas caligrafias e transcreve para texto comum.
Contudo, uma deep learning é capaz de reconhecer até o autor de um texto escrito à mão. Isso é uma tarefa difícil de fazer as máquinas aprenderem ,e com a deep learning, ela se torna bastante fácil.
Deep learning: Como funciona?
A deep learning é estruturada nas redes neurais artificiais. Nessas redes, temos três tipos de camadas: A camada de entrada, a camada escondida e a camada de saída.
na camada de entrada, nós inserimos os nossos dados. E esses dados têm que estar em forma de vetor numérico, ou seja, uma lista de números. Os neurônios serão ativados, ou não, dependendo do valor de cada entrada.
Lembrando que uma camada pode conter vários neurônios, e esses neurônios nada mais são que alguma coisa que armazena números, um conjunto de variáveis.
Após isso, os valores que conseguem ativar os neurônios de entrada vão adentrando na rede neural, indo para a camada escondida. A camada escondida pode ter qualquer quantidade de camadas, mas na deep learning, a quantidade de camadas deve ser alta, pelo menos mais de 5. Isso que tona o aprendizado mais “profundo”, por que cada camada fica responsável por reconhecer um tipo de padrão.
Por fim, temos a camada de saída, que é onde de fato haverá a classificação final, ou seja, no exemplo do reconhecimento de caligrafia, se aquela letra escrita à mão será um “A”, um “B” e sobre qual é o autor daquela letra.
Entendendo a deep learning com um exemplo da caligrafia
Vamos supor que queremos dizer qual o autor de uma letra “o” escrita á mão. Cada um tem um jeito de desenhar um círculo, e uma rede neural profunda pode reconhecer esses padrões. Supondo que a rede já esteja treinada e foi alimentada com as letras escritas po esses autores, iremos escrever um “o” e transformá-lo em um vetor de números. Podemos fazer, por exemplo, obtendo a intensidade de cada pixel de uma imagem e armazenando em um vetor numérico.
Esse vetor irá passar pela camada de entrada, e alguns neurônios serão ativados. A partir daí, essa letra “o” e formato numérico vai passando em cada camada escondida, e cada uma delas vai conseguir reconhecer algum detalhe específico daquela caligrafia.
No final, os dados irão convergir para um neurônio na camada de saída, e esse neurônio irá afirmar qual autor escreveu aquela letra. É assim que redes neurais funcionam, e a deep learning é apenas a aplicação das redes neurais com múltiplas camadas e um grande conjunto de dados para aprendizagem.
Conclusão
Nesse artigo, aprendemos sobre a deep learning que é tão comentada, mas pouco entendida, no nosso dia a dia. Agora, sabendo do que se trata, espero incentivar seus estudos nessas áreas, pois na internet existe muito conteúdo de ótima qualidade sobre, e você tem tudo para ser um grande expert em inteligência artificial! Até a próxima!
Referências
<a href=”https://www.flaticon.com/br/icones-gratis/profundidade” title=”profundidade ícones”>Profundidade ícones criados por Freepik – Flaticon</a>
