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Inteligência Artificial: saiba o que é Deep Learning
No mundo da Inteligência Artificial, são vários os conceitos que certamente já ouviu falar. Num dos últimos artigos explicámos o que era Machine Learning. Hoje falamos sobre Deep Learning (aprendizagem profunda).
Deep Learning (ou Aprendizagem Profunda) é uma área do Machine Learning que utiliza redes neuronais artificiais com muitas camadas para aprender padrões complexos a partir de grandes quantidades de dados.
Quanto mais camadas uma rede possui, maior é a sua capacidade de aprender automaticamente a partir de grandes quantidades de dados.
Como funciona o Deep Learning?
Tal como o cérebro humano é composto por neurónios interligados, também o Deep Learning utiliza estruturas chamadas redes neuronais. Estas redes são organizadas em:
- Camada de entrada
- recebe a informação (por exemplo, uma imagem, um som ou um texto).
- Camadas escondidas
- cada uma aprende padrões cada vez mais complexos, como formas, cores, palavras ou até emoções.
- Camada de saída
- fornece o resultado final, como identificar um objeto ou prever um comportamento.
O grande diferencial é que as redes não precisam que alguém lhes diga quais características analisar. Elas aprendem sozinhas, melhorando a cada novo exemplo que recebem.
Os métodos tradicionais de Machine Learning exigiam que os especialistas escolhessem manualmente as características relevantes para treinar um modelo. Com o Deep Learning, esse processo é automatizado.
Vamos a um exemplo...
Imagine treinar um sistema para distinguir fotos de cães e gatos. Em vez de programar regras como “orelhas pontiagudas” ou “bigodes longos”, basta que carregue o modelo com milhares de imagens. A rede vai aprender padrões visuais por conta própria, tornando-se cada vez mais precisa.
A combinação de grandes volumes de dados, maior poder computacional e redes neuronais profundas está a abrir caminho para novas aplicações em saúde, segurança, energia, educação e muito mais.
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