Deep Learning

Pode-se dizer que esse modo de aprender foi inspirado nos sistema de neurônios de seres inteligentes como o dos humanos.

Categoria de Tecnologia

Postado em 05 abril 2022

Atualizado em 18 julho 2022

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A máquina tem evoluído muito em questão de eficiência de solução de problemas complexos, ajudando o humano em finalizar o seu trabalho com mais rapidez e precisão.

Essa eficiência revolucionou o modo de manipulação de dados coletados a partir de dispositivos de coleta, necessitando muito mais performance de processamento devido ao grande número de dados.

Um algoritmo mal escrito pode trazer grandes consequências para um software, prejudicando a experiência dos usuários.

E se fosse possível criar um algoritmo que pode aprender a solucionar problemas de forma autônoma. Essa foi a solução da aprendizagem profunda.

O que é deep learning?

A aprendizagem profunda é um conjunto de algoritmos inspirados no sistema de aprendizagem humano através de caminhos formados pelos neurônios. Conforme um humano aprende uma nova informação, um novo caminho é formado dentro do cérebro do humano. Esse novo caminho permitirá o acesso à essa informação quando necessário.

O algoritmo de deep learning também cria novos caminhos ligados uns aos outros em formato de cascata, conforme aprende novas informações. Com uma imensa quantidade de dados coletadas e aprendidas pela máquina, a ligação entre as informações fica tão complexa, tornando-se uma tarefa difícil ao humano fazer qualquer interferência nesse sistema neural artificial.

Mesmo utilizando dados totalmente iguais, o sistema neural resultante vai ser diferente. Portanto, a duplicação de sistemas neurais artificiais a partir de dados iguais não é possível.

O que a aprendizagem profunda pode fazer?

A aprendizagem profunda pode aprender a distinguir informações, fazer previsões do futuro baseando-se nos dados passados e identificar fraudes a partir de ações anormais.

A aprendizagem profunda realiza tarefas extremamente complexas a partir de dados não estruturados, identificando padrões que podem passar despercebidos por humanos.

Exemplos de utilização da aprendizagem profunda para o processamento são:

  • Classificação de imagens
  • Identificação de fala
  • Reconhecimento facial

Qual é a diferença entre o aprendizado da máquina e a aprendizagem profunda?

Aprendizagem da máquina é um campo dentro do aprendizado da máquina (machine learning)

deep_learning

Assim como o aprendizado da máquina, a aprendizagem profunda também aprende a partir de dados. Porém, a aprendizagem profunda aprende de forma autônoma e machine learning necessita de um supervisor para avaliar seus resultados nas primeiras etapas da aprendizagem.

Funcionamento da aprendizagem profunda

Diferente de machine learning que aprende com dados de modo analítico, deep learning funciona como uma rede neural.

Pode-se dizer que esse modo de aprender foi inspirado nos sistema de neurônios de seres inteligentes como o dos humanos.

Usando o ser humano como um exemplo, todas as coisas ao nosso redor que conseguimos ver, ouvir e cheirar são transformados em pulsos nervosos que são transportados pelos nosso neurônios que são conectados uns aos outros de alguma forma processando a informação.

Camada 3
Camada 2
Camada 1
Resultado
Entrada1
Entrada2

A imagem acima representa essa rede neural idêntica ao cérebro humano.

Na camada 1 é representada a entrada de dados à serem processados. A entrada de dados podem ser de várias formas, assim como nós humanos temos várias entradas de informação(nossos sentidos), o computador pode usar câmeras, microfones, sensores ou até dados brutos(raw data).

Da camada 2 em diante são feitas infinitas interpretações desses dados, desde a fisionomia de um objeto até o resultado final de consequências de certas ações. Todos esses dados vão se conectar à dados passados, como no cérebro humano se conecta em experiências passadas.

Na camada 3 vai ser o resultado final, onde a decisão final que essa máquina vai tomar baseando-se em dados passados, e possivelmente armazenando esses novos dados.

Graças a essa técnica, uma máquina é capaz de aprender a jogar jogos, dirigir automóveis, reconhecer pessoas de forma autônoma e muitas outras coisas

Quais são as vantagens de deep learning?

Até os dias de hoje o humano tem escritos vários algoritmos que estão presentes no nosso dia a dia. Todos os eletrônicos ao nosso redor necessitam de um algoritmo para poder funcionar.

Com o avanço da tecnologia e com o aumento da população usando a tecnologia, a necessidade de escrever algoritmos super complexos tem aumentado drasticamente.

É aqui que o deep learning entra. Invés de criar algoritmos super complexos que tem que ser atualizados manualmente o tempo todo, porque não criar um robô que pode aprender de forma autônoma para tomar decisões no lugar de um algoritmo?

Essa é a grande sacada do deep learning. Vale a pena destacar que deep learning pode ser muito melhor do que um algoritmo escrito por um humano.

Perigo do deep learning?

Um robô que evolui cada vez mais pode ser sinal de perigo para muitos. Porém isso é muito dificíl por que o robô só é bom naquilo que ele foi programado a fazer, portanto ainda estamos bem longe dessa realidade.

Conclusão

Deep Learning ainda está em uma constante fase de progresso. Ter um robô tão bom naquilo que faz ultrapassando os limites do ser humano pode ser uma grande vantagem para a humanidade evoluir, ou ao contrário…