O aprendizado profundo tenta imitar o cérebro humano, embora não em todo o seu potencial – permitindo que os sistemas agrupem dados e façam previsões com incrível precisão. Para entender melhor o conceito O que é Aprendizado Profundo?leia o seguinte artigo de GhienCongListen Por favor.
O que é aprendizagem profunda?
O aprendizado profundo é um subconjunto do aprendizado de máquina, que é essencialmente uma rede neural com três ou mais camadas. Essas redes neurais tentam emular o comportamento do cérebro humano, embora inconsistentemente com sua capacidade de permitir que ele “aprenda” com grandes quantidades de dados.
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Embora uma rede neural com uma única camada ainda possa fazer previsões aproximadas, camadas ocultas adicionais podem ajudar a otimizar e refinar a precisão.
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O aprendizado profundo aproveita muitos aplicativos e serviços de inteligência artificial (IA) para melhorar a automação, realizando tarefas analíticas e físicas sem intervenção humana. O aprendizado profundo está por trás de produtos e serviços cotidianos (como assistentes digitais, controles de TV ativados por voz e detecção de fraude de cartão de crédito), bem como tecnologias emergentes (como carros autônomos).
Qual é a diferença entre aprendizado de máquina e aprendizado profundo?
Se o aprendizado profundo é um subconjunto do aprendizado de máquina, como eles são diferentes? O aprendizado profundo se distingue do aprendizado de máquina clássico pelo tipo de dados em que opera e pelos métodos com os quais aprende.
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O que é aprendizado de máquina?
Os algoritmos de aprendizado de máquina utilizam dados rotulados e estruturados para fazer previsões, ou seja, recursos específicos identificados a partir da entrada de dados no modelo e organizados em tabelas. Isso não significa necessariamente que ele não usa dados não estruturados, apenas significa que, se usar, geralmente passa por algum pré-processamento para organizá-los em um formato estruturado.
Compare aprendizado de máquina e aprendizado profundo
O aprendizado profundo remove parte do pré-processamento de dados normalmente associado ao aprendizado de máquina. Esses algoritmos podem ingerir e processar dados não estruturados, como texto e imagens, e automatizam a extração de recursos, eliminando parte da dependência de especialistas humanos.
Por exemplo, digamos que você tenha um conjunto de fotos de diferentes animais de estimação e queira categorizá-los por “gato”, “cachorro”, “hamster” etc. importante distinguir cada animal do outro. No aprendizado de máquina, essa hierarquia de recursos é definida manualmente por um especialista humano.
Em seguida, por meio de processos de descida de gradiente e retropropagação, o algoritmo de aprendizado profundo ajusta e combina com precisão, permitindo fazer uma previsão sobre uma nova foto de animal com precisão.
Os modelos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo também são capazes de realizar diferentes tipos de aprendizado, geralmente classificados como aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço. O aprendizado supervisionado usa conjuntos de dados rotulados para classificar ou fazer previsões, o que requer intervenção humana para rotular os dados de entrada corretamente.
Em contraste, o aprendizado não supervisionado não requer que o conjunto de dados seja rotulado e, em vez disso, detecta padrões nos dados, agrupando-os de acordo com quaisquer características distintivas. O aprendizado por reforço é um processo no qual um modelo aprende a se tornar mais preciso para executar uma ação em um ambiente baseado em feedback, a fim de maximizar os dados.
Como funciona o aprendizado profundo
As redes neurais de aprendizado profundo, ou redes neurais artificiais, tentam imitar o cérebro humano por meio de uma combinação de dados de entrada, pesos e vieses. Esses elementos trabalham juntos para identificar, classificar e descrever com precisão os objetos nos dados.
Uma rede neural profunda consiste em muitas camadas de nós interconectados, cada um construído sobre a camada anterior para refinar e otimizar a previsão ou classificação. O processo de computação através desta rede é chamado de propagação direta.
As camadas de entrada e saída de uma rede neural profunda são chamadas de camadas visíveis. A camada de entrada é onde o modelo de aprendizado profundo insere os dados para processamento e a camada de saída é onde a previsão ou classificação final é feita.
Outro processo chamado retropropagação usa algoritmos, como gradiente descendente, para calcular o erro nas previsões e, em seguida, ajusta os pesos e o viés da função movendo-se para trás pelas camadas, na tentativa de treinar o modelo.
Juntas, a propagação direta e a propagação reversa permitem que a rede neural faça previsões e corrija quaisquer erros de acordo. Com o tempo, o algoritmo gradualmente se torna mais preciso.
O descrito acima descreve o tipo mais simples de rede neural profunda nos termos mais simples. No entanto, os algoritmos de aprendizado profundo são extremamente complexos e existem diferentes tipos de redes neurais para resolver problemas ou conjuntos de dados específicos. Por exemplo:
- As Redes Neurais Convolucionais (CNNs), utilizadas principalmente em aplicações de visão computacional e classificação de imagens, podem detectar características e padrões em imagens, permitindo a realização de tarefas, como detecção ou reconhecimento de objetos. Em 2015, uma CNN superou os humanos no desafio de reconhecimento de objetos pela primeira vez.
- Uma rede neural cíclica (RNN) é comumente usada em aplicativos de reconhecimento de fala e de linguagem natural porque utiliza dados sequenciais ou de séries temporais.
Qual é a aplicação do Deep Learning?
Os aplicativos de aprendizado profundo do mundo real fazem parte de nossas vidas diárias, mas na maioria dos casos eles estão tão bem integrados aos produtos e serviços que os usuários não percebem o processo.O processamento de dados complexos está ocorrendo em segundo plano. Alguns desses exemplos incluem o seguinte:
Aplicação da lei
Os algoritmos de aprendizado profundo podem analisar e aprender com os dados da transação para identificar padrões perigosos que indicam possíveis atividades fraudulentas ou criminosas.
Reconhecimento de fala, visão computacional e outros aplicativos de aprendizado profundo podem melhorar a eficiência e a eficácia da análise investigativa, extraindo padrões e evidências de gravações de áudio e vídeo, imagens e documentos, ajudando as agências de aplicação da lei a analisar grandes quantidades de dados com mais rapidez e com precisão.
Serviços financeiros
Instituições financeiras usam regularmente análises preditivas para conduzir negociação de ações algorítmicas, avaliar riscos de negócios para aprovações de empréstimos, detectar fraudes e ajudar a gerenciar carteiras e uso de crédito para clientes.
Atendimento ao Cliente
Muitas organizações incorporam tecnologia de aprendizado profundo em seus processos de atendimento ao cliente. Chatbots – usados em muitos aplicativos, serviços e portais de atendimento ao cliente são uma forma simples de IA. Os chatbots tradicionais usam linguagem natural e até mesmo reconhecimento visual, frequentemente encontrados em menus de call center.
No entanto, soluções de chatbot mais complexas tentam determinar, por meio do aprendizado, se há várias respostas para perguntas pouco claras. Com base nas respostas que recebe, o chatbot tentará responder a essas perguntas diretamente ou encaminhar a conversa para o usuário.
Assistentes virtuais como Siri da Apple, Amazon Alexa ou Google Assistant ampliam a ideia de um chatbot ao permitir o reconhecimento de voz. Isso cria uma nova maneira de envolver os usuários de maneira personalizada.
Assistência médica
O setor de saúde se beneficiou muito dos recursos de aprendizado profundo desde a digitalização de registros e imagens hospitalares. Os aplicativos de reconhecimento de imagem podem ajudar os profissionais de imagens médicas e radiologistas, ajudando-os a analisar e avaliar mais imagens em menos tempo.
Quais são as vantagens do Deep Learning no desenvolvimento da inteligência artificial?
A seguir estão os benefícios ou vantagens do aprendizado profundo:
- Os recursos são inferidos automaticamente e ajustados de forma otimizada para os resultados desejados. Os recursos não precisam ser extraídos com antecedência. Isso evita técnicas de aprendizado de máquina demoradas.
- Confiança para variações naturais em dados aprendidos automaticamente.
- A mesma abordagem baseada em rede neural pode ser aplicada a muitos aplicativos e tipos de dados diferentes.
- Múltiplos cálculos podem ser executados em paralelo usando a GPU e são escaláveis para grandes volumes de dados. Além disso, oferece melhores resultados de desempenho quando a quantidade de dados é grande.
- A arquitetura de aprendizado profundo é muito flexível para se adaptar a novos problemas no futuro.
Qual é a dificuldade em popularizar o Deep Learning?
Grandes requisitos de hardware
O aprendizado profundo requer uma quantidade enorme de poder de computação. Unidades de processamento gráfico (GPUs) de alto desempenho são ideais porque podem lidar com grandes volumes de cálculos em vários núcleos com ampla memória disponível.
No entanto, gerenciar várias GPUs no local pode criar grandes demandas de recursos internos e ser extremamente caro para escalar. Treinar extremamente caro devido ao modelo de dados complexo. Além disso, o aprendizado profundo requer GPUs caras e centenas de máquinas. Isso aumenta o custo para o usuário.
Requer conhecimento muito profundo de Big Data
- Requer grandes quantidades de dados para funcionar melhor do que outras técnicas.
- Não existe uma teoria padrão para orientá-lo na escolha das ferramentas de aprendizado profundo certas, pois requer conhecimento de topologia, métodos de treinamento e outros parâmetros. Portanto, é muito difícil ser aceito por pessoas com habilidades não qualificadas.
- Não é fácil entender as saídas com base apenas no aprendizado e pedir ao classificador para fazê-lo. Algoritmos baseados em redes neurais constitucionais executam tais tarefas.
- Embora um modelo de aprendizado profundo possa ser entendido como um tipo de programa, inversamente, a maioria dos programas não pode ser expressa como um modelo de aprendizado profundo – para a maioria das tarefas, não há nenhuma rede. o neurônio worm tem o tamanho real correspondente para resolver a tarefa , ou mesmo se existir, pode não aprender.
Modelos de aprendizado profundo dos gigantes da tecnologia do mundo
Há décadas, a IBM é pioneira no desenvolvimento de tecnologias de IA e aprendizado profundo, principalmente no desenvolvimento do IBM Watson, o chatbot de IA da IBM. Uma das primeiras conquistas na tecnologia de aprendizado profundo.
O Watson agora é a solução confiável para empresas que buscam aplicar técnicas avançadas de aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural a seus sistemas usando uma abordagem em camadas comprovada.
O Watson usa a estrutura de arquitetura de gerenciamento de informações não estruturadas (UIMA) do Apache e o software DeepQA da IBM para fornecer recursos poderosos de aprendizado profundo para aplicativos. Usando ferramentas como o IBM Watson Studio, você pode minerar big data e colocar seus projetos de ciência de dados em produção enquanto implementa e executa seus modelos em qualquer nuvem.
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Então, através do artigo acima, explicamos a você o que é Deep Learning e sua aplicação na vida real. Se você acha que este artigo é útil, curta e compartilhe para que o GhienCongListen continue a produzir artigos de melhor qualidade.
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