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A inteligência artificial é uma tecnologia emergente e poderosa no nosso mundo moderno. Suas aplicações alcançam diversos setores e nichos, gerando capacidade de predição, insights ricos e superação das limitações. Com o crescimento no volume de dados gerados, é possível aumentar ainda mais a precisão dos sistemas e chegar a aplicações que realmente automatizam o pensamento humano.
Para se manter atualizado com relação às tendências mais importantes da TI atualmente, é necessário passar pela IA e suas vertentes. Uma delas, especialmente, tem sido aplicada para redução de custos, aumento de lucratividade e para aumentar a praticidade do dia a dia: o deep learning.
Saiba mais sobre como funciona o deep learning e como a tecnologia se diferencia de outros conceitos similares, como o de machine learning. Acompanhe!
O que é deep learning?
Deep learning (DL) é o termo usado para designar aprendizado profundo com redes neurais. Trata-se de uma forma específica de aprendizado de máquina que usa mais dados e visa gerar resultados mais precisos a partir da simulação da maneira como o cérebro humano processa informações. Especificamente, com uma ampliação do mecanismo do cérebro para lidar com problemas de larga escala.
Uma rede neural é um algoritmo de aprendizado de máquina e é um conceito muito relevante dentro do campo da inteligência artificial. A rede neural recebe um conjunto de dados, processa esses dados e tenta dar uma resposta acerca deles, o que varia a depender da aplicação: pode ser tentar dizer o que está em uma imagem ou prever se um cliente vai desistir do serviço da empresa.
Redes neurais funcionam, como o nome sugere, com vários neurônios que fazem cálculos acerca do problema e retornam valores.
A partir de conjuntos de neurônios em camadas distintas, o aprendizado se dá de forma sequencial: cada camada processa uma parte da informação e tenta oferecer uma resposta para passar para outras. Cada camada seguinte continua no ponto em que a anterior parou e segue. No final, há a resposta esperada.
O deep learning é uma rede neural profunda, ou seja, com inúmeras camadas internas. Assim, o processamento se torna ainda mais robusto e pode gerenciar problemas grandes, de modo a automatizar melhor a ação humana.
O deep learning pode ser supervisionado e não supervisionado. No modelo supervisionado, uma pessoa em função de programadora deve passar para o algoritmo um conjunto de dados de entrada e suas saídas esperadas. Assim, o dever do sistema é entender como aquelas entradas produzem aquelas saídas. Esse processo é chamado de treinamento.
No tipo não supervisionado, o sistema não recebe nenhuma saída, pois não se sabe o que esperar do conjunto de dados de entrada. Então, o próprio algoritmo deve encontrar padrões e sugerir insights que são acatados pelas pessoas que analisam.
Qual é a diferença entre o deep e machine learning?
Vamos continuar estudando o DL. Dessa vez, vamos conhecer as principais diferenças para o conceito similar de machine learning.
O machine learning (ML) é o conceito que representa o aprendizado de máquina. São técnicas e algoritmos (sendo que um deles é o de redes neurais) que visam fazer os computadores entenderem como nosso mundo funciona e predizerem certas conclusões com base na forma como pensamos.
A vantagem de ter uma área como o ML é a de trabalhar com mais dados do que o ser humano pode gerenciar, já que os computadores lidam com eles em segundos. A máquina lida facilmente com o Big Data.
Os dados são uma diferença importante. Mesmo que para considerar um problema de ML precisemos de muitos dados, o conjunto de dados para um algoritmo de DL é ainda maior. Por essa razão, os problemas de deep learning, geralmente, são bem específicos, como veremos no próximo tópico.
Outra diferença é um processo importante chamado de extração de características (features). Em problemas típicos de machine learning, como a análise de crédito para prever se um cliente será inadimplente, os programadores, geralmente, passam características separadas para o sistema em forma de variáveis, como renda, garantias e outros.
O ML precisa dessas features bem definidas para funcionar. Logo depois de passar, é preciso fazer uma engenharia com essas variáveis, uma forma de pré-processamento para colocar as features em um padrão aceitável pelo algoritmo escolhido.
Por outro lado, o DL automatiza a extração de features e dispensa essa necessidade de pré-processamento para esse fim. Em um problema típico de DL, como o reconhecimento de imagens, o próprio sistema se encarrega de entender cada componente de um rosto, por exemplo, e consegue facilmente gerar respostas.
Outra diferença é o número de técnicas. Como o ML é a área maior que engloba o DL, existem diversas formas de resolver um problema no universo do machine learning, como as árvores de decisão. Cada algoritmo é diferente e pode ser aplicado a um propósito. O deep learning, em contrapartida, está relacionado a uma maneira específica de tratar problemas e não dispõe dessa variedade.
Quais são as aplicações do deep learning?
As aplicações do DL são inúmeras. Uma das mais fáceis de lembrar é o reconhecimento de imagens ou reconhecimento facial. Nesses casos, a rede neural tem o objetivo de identificar um objeto, uma pessoa, um animal ou qualquer outra coisa em uma imagem, de acordo com um treinamento com várias outras.
Cada camada se encarrega de um aspecto: uma detecta as bordas, outra detecta as formas específicas, outra cuida da comparação com padrões conhecidos e assim por diante.
Outro uso é para identificação de doenças em exames, uma subárea da visão computacional. Nesse tipo de problema, a finalidade é detectar desvios em exames que indicam algum sinal de doença, de modo a facilitar o trabalho dos profissionais da saúde e até mesmo otimizar a precisão do diagnóstico.
O processamento de linguagem natural é outro campo poderoso. Os sistemas são treinados com frases e saídas associadas aos seus sentimentos e significados. Então, devem processar novas frases e tentar concluir qual é o significado ou sentimento por trás.
Vale citar também a área dos veículos autônomos. As redes neurais profundas são utilizadas para auxiliar a movimentação e possibilitar que esses carros possam trafegar de forma segura e eficaz.
O deep learning é uma área em ascensão. Trata-se, basicamente, de uma expansão de uma rede neural, o algoritmo de machine learning. Contudo, geralmente necessita de mais dados e automatiza a extração das características do problema analisado para gerar um processo mais rápido e preciso.
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