Descobre o poder da aprendizagem profunda: explora redes neuronais, técnicas de treino e aplicações reais em IA, cuidados de saúde e muito mais.
A aprendizagem profunda (AP) é um subconjunto especializado da aprendizagem automática (AM) que utiliza redes neurais artificiais com várias camadas para analisar dados e extrair padrões complexos. Estas redes multicamadas, muitas vezes referidas como redes neurais "profundas", são inspiradas na estrutura e função do cérebro humano. Ao contrário dos algoritmos tradicionais de aprendizagem automática que dependem da engenharia manual de caraterísticas, os algoritmos de aprendizagem profunda podem aprender automaticamente representações hierárquicas de dados, o que os torna particularmente eficazes para tarefas que envolvem conjuntos de dados grandes e complexos.
Os modelos de aprendizagem profunda são construídos utilizando camadas interligadas de neurónios artificiais. Cada camada processa os dados de entrada e passa o resultado para a camada seguinte. As camadas iniciais aprendem caraterísticas simples, enquanto as camadas mais profundas aprendem caraterísticas progressivamente mais complexas, combinando as informações das camadas anteriores. Este processo de aprendizagem hierárquica permite que os modelos de aprendizagem profunda captem padrões e relações intrincados nos dados.
Um dos elementos fundamentais das redes neurais profundas é a função de ativação. As funções de ativação introduzem a não linearidade na rede, permitindo que ela aprenda relações complexas e não lineares entre entradas e saídas. As funções de ativação comuns incluem ReLU (Unidade Linear Retificada), Sigmoide e Tanh (Tangente Hiperbólica).
O treino de modelos de aprendizagem profunda envolve o ajuste do weights and biases das ligações entre neurónios para minimizar a diferença entre as previsões do modelo e os valores reais. Normalmente, isto é feito utilizando um algoritmo de otimização como o Stochastic Gradient Descent (SGD) ou o Adam, que actualiza iterativamente os parâmetros do modelo com base nos gradientes calculados de uma função de perda.
O processo de formação utiliza frequentemente técnicas como a retropropagação para calcular eficientemente os gradientes e a normalização de lotes para estabilizar e acelerar o processo de formação. Para evitar o sobreajuste, em que o modelo tem um bom desempenho nos dados de treino mas um desempenho fraco em dados não vistos, são normalmente utilizadas técnicas de regularização como o dropout.
A aprendizagem profunda tem demonstrado um sucesso notável numa vasta gama de aplicações, incluindo:
Embora a aprendizagem profunda seja um subconjunto da aprendizagem automática, existem distinções fundamentais entre as duas. Os algoritmos tradicionais de aprendizagem automática requerem frequentemente uma engenharia manual das caraterísticas, em que os especialistas do domínio selecionam e extraem cuidadosamente as caraterísticas relevantes dos dados. Em contrapartida, os modelos de aprendizagem profunda podem aprender automaticamente representações de caraterísticas hierárquicas diretamente a partir de dados brutos, reduzindo a necessidade de engenharia manual de caraterísticas.
Os modelos de aprendizagem profunda requerem normalmente muito mais dados do que os algoritmos tradicionais de aprendizagem automática para obterem um bom desempenho. Isto deve-se ao facto de os modelos de aprendizagem profunda terem um grande número de parâmetros que têm de ser aprendidos durante o treino. No entanto, com a crescente disponibilidade de grandes conjuntos de dados e os avanços no poder computacional, a aprendizagem profunda tornou-se cada vez mais viável e eficaz para uma vasta gama de tarefas. Sabe mais sobre a aprendizagem automática.
