O que é a aprendizagem profunda?

Uma rede neural artificial é uma arquitetura digital que imita os processos cognitivos humanos para modelar padrões complexos, desenvolver predições e reagir adequadamente a estímulos externos. Muitos tipos de machine learning requerem dados estruturados, ao passo que as redes neurais conseguem interpretar eventos do mundo que as rodeia como dados passíveis de processamento.

Sempre que lê um relatório, vê um filme, conduz um carro ou cheira uma flor, milhares de milhões de neurónios no seu cérebro processam as informações através de sinais elétricos minúsculos. Cada neurónio processa entradas e os resultados são transmitidos ao próximo neurónio para processamento subsequente, produzindo no final e imediatamente uma informação comercial, um riso, um pé no travão ou uma pequena alegria. Na aprendizagem automática, as redes neurais permitem que os sistemas digitais interpretem e reajam a situações de forma semelhante.

Uma rede neural artificial é como um cérebro cheio de neurónios digitais. Embora a maioria deles sejam imitações rudimentares do cérebro real, ainda assim conseguem processar grandes volumes de dados não lineares para resolver problemas complexos que, de outra forma, exigiriam a intervenção humana. Por exemplo, os analistas bancários podem utilizar redes neurais artificiais para processar pedidos de empréstimo e prever a probabilidade de incumprimento de um requerente.

No machine learning, as redes neurais são utilizadas para aprendizagem e modelação de entradas e saídas complexas e voláteis, para inferência de relações ocultas e para fazer predições sem limitações na distribuição dos dados. Os modelos de redes neurais são o alicerce de muitas aplicações de aprendizagem profunda, como processamento de imagens digitalizadas e linguagem natural, o que pode ajudar a dar suporte a proteção contra fraudes, reconhecimento facial ou veículos autónomos.

A maior parte das empresas recorre à previsão para tomar decisões comerciais informadas e decidir estratégias de vendas, políticas financeiras e utilização de recursos. Contudo, as limitações da previsão tradicional fazem com que, muitas vezes, seja difícil prever processos complexos e dinâmicos com múltiplos fatores subjacentes, muitas vezes ocultos, como os preços no mercado bolsista. Os modelos de redes neurais de aprendizagem profunda ajudam a expor relações não lineares complexas e fatores invisíveis, para que as empresas possam desenvolver previsões mais exatas.

Existem dezenas de diferentes tipos de redes neurais de IA, sendo cada uma adequada para aplicações de aprendizagem profunda distintas. Utilize uma rede neural artificial que dê resposta aos seus requisitos empresariais e tecnológicos. Seguem-se alguns exemplos de redes neurais de IA comuns:

Rede neural convolucional
Os programadores utilizam uma rede neural convolucional para ajudar os sistemas de IA a converter imagens em matrizes digitais. Utilizadas principalmente para classificação de imagens e reconhecimento de objetos, as CNNs são indicadas para reconhecimento facial, deteção de tópicos e análises de sentimentos.

Rede neural desconvolucional
Se sinais de rede complexos ou de grande volume se perderem ou se confundirem com outros sinais, uma rede neural desconvolucional ajudará a encontrá-los. As redes neurais desconvolucionais são úteis para processar imagens de alta resolução e estimativas de fluxo ótico.

Rede adversativa generativa
Os engenheiros utilizam uma rede adversativa generativa para treinar modelos sobre como gerar novas informações ou materiais que imitem as propriedades específicas dos dados de preparação. As redes adversativas generativas auxiliam os modelos a distinguir diferenças subtis entre originais e cópias para criar cópias mais autênticas. As aplicações das redes adversativas generativas incluem geração de imagens e vídeos de alta fidelidade, reconhecimento facial avançado e super resolução.

Rede neural recorrente
Uma rede neural recorrente insere dados em camadas ocultas com atrasos específicos. O processamento em redes neurais considera a informação histórica presente nos estados atuais e entradas de maior volume não alteram o tamanho do modelo. As redes neurais recorrentes são uma boa escolha para reconhecimento de voz, previsão avançada, robótica e outras cargas de trabalho complexas de aprendizagem profunda.

Transformadores
Os transformadores foram concebidos para processar dados de entrada sequenciais. Contudo, não se limitam ao processamento desses dados por ordem sequencial. Em vez disso, os transformadores utilizam a atenção, uma técnica através da qual os modelos atribuem diferentes níveis de influência a diferentes dados de entrada e identificam o contexto de dados individuais numa sequência de entrada. Esta técnica permite um maior nível de paralelização, o que pode reduzir os tempos de preparação dos modelos.

Embora as redes neurais sejam consideradas um subconjunto de machine learning, existem algumas diferenças significativas entre as redes neurais e os modelos de machine learning normais.

Em primeiro lugar, as redes neurais são geralmente mais complexas e capazes de funcionar de forma mais independente do que os modelos de machine learning normais. Por exemplo, uma rede neural consegue determinar sozinha se as respetivas predições e resultados são precisos, ao passo que um modelo de machine learning precisaria da ação de um engenheiro humano para fazer essa distinção.

Além disso, as redes neurais estão estruturadas de modo a que possam continuar a aprender e tomar decisões inteligentes sozinhas. Por sua vez, os modelos de machine learning estão limitados à tomada de decisões baseada apenas naquilo em que foram especificamente preparados.