Aprendizagem profunda (DL)

A aprendizagem profunda é um subconjunto especializado da aprendizagem automática que utiliza redes neuronais artificiais com várias camadas para analisar dados e extrair caraterísticas de alto nível. Essas redes neurais profundas, inspiradas na estrutura do cérebro humano, podem aprender automaticamente padrões e representações complexas a partir de grandes quantidades de dados, levando a avanços significativos na inteligência artificial (IA). Os modelos de aprendizagem profunda destacam-se em tarefas que envolvem estruturas de dados complexas, como o reconhecimento de imagens e de voz, o processamento de linguagem natural e processos complexos de tomada de decisões.

Conceitos fundamentais da aprendizagem profunda

Os modelos de aprendizagem profunda são construídos com base em redes neurais, que consistem em nós interligados organizados em camadas. Cada ligação entre nós tem um peso que determina a força do sinal que passa por eles. Durante o treino, estes pesos são ajustados iterativamente para minimizar a diferença entre as previsões do modelo e os valores reais. A profundidade dessas redes, caracterizada por várias camadas ocultas entre as camadas de entrada e saída, permite que o modelo aprenda representações hierárquicas dos dados. Este processo de aprendizagem hierárquica permite que os modelos de aprendizagem profunda descubram automaticamente caraterísticas e padrões complexos que são cruciais para previsões precisas.

Treinar modelos de aprendizagem profunda

O treino de um modelo de aprendizagem profunda envolve vários passos e componentes importantes. O processo começa com um grande conjunto de dados, que é dividido em conjuntos de treinamento, validação e teste. O conjunto de treinamento é usado para ajustar os pesos da rede por meio de um processo chamado backpropagation, guiado por um algoritmo de otimização como o Stochastic Gradient Descent (SGD) ou Adam. O conjunto de validação é usado para ajustar os hiperparâmetros e monitorar o desempenho do modelo durante o treinamento, enquanto o conjunto de teste fornece uma avaliação final da capacidade do modelo de generalizar para dados não vistos.

Aprendizagem profunda vs. aprendizagem automática

Embora a aprendizagem profunda seja um subconjunto da aprendizagem automática, existem distinções fundamentais entre as duas. Os algoritmos tradicionais de aprendizagem automática dependem frequentemente da engenharia de caraterísticas, em que os especialistas selecionam e extraem manualmente as caraterísticas relevantes dos dados. Em contrapartida, os modelos de aprendizagem profunda aprendem automaticamente caraterísticas diretamente a partir dos dados em bruto, eliminando a necessidade de engenharia manual de caraterísticas. Esta capacidade torna a aprendizagem profunda particularmente poderosa para tarefas que envolvem dados não estruturados, como imagens, áudio e texto. Além disso, os modelos de aprendizagem profunda requerem normalmente conjuntos de dados maiores e mais recursos computacionais em comparação com os algoritmos tradicionais de aprendizagem automática.

Aplicações da aprendizagem profunda

A aprendizagem profunda revolucionou vários campos e permitiu avanços em várias aplicações, incluindo:

• Visão computacional: Os modelos de aprendizagem profunda, em particular as Redes Neuronais Convolucionais (CNN), alcançaram um desempenho de ponta em tarefas como a classificação de imagens, a deteção de objectos e a segmentação de imagens. Por exemplo, os modelos Ultralytics YOLO tiram partido da aprendizagem profunda para a deteção de objectos em tempo real em imagens e vídeos, com aplicações em veículos autónomos, sistemas de vigilância e robótica.
• Processamento de linguagem natural (PNL): A aprendizagem profunda fez avançar significativamente o campo da PNL, permitindo que as máquinas compreendam e gerem linguagem humana com uma precisão notável. Modelos como o Transformer e o BERT alcançaram resultados de ponta em tarefas como tradução automática, análise de sentimentos e resumo de texto. Por exemplo, os modelos de linguagem de grande dimensão (LLM), como o GPT-4, são utilizados em chatbots, criação de conteúdos e geração de código.
• Cuidados com a saúde: A aprendizagem profunda está a transformar os cuidados de saúde ao permitir um diagnóstico mais preciso e eficiente, recomendações de tratamento personalizadas e a descoberta de medicamentos. Por exemplo, os modelos de aprendizagem profunda são usados para analisar imagens médicas, como raios X e ressonâncias magnéticas, para detetar doenças como cancro e retinopatia diabética. Também são utilizados para prever os resultados dos pacientes e recomendar planos de tratamento personalizados com base nos dados dos pacientes. Sabe mais sobre a IA de visão nos cuidados de saúde.

Desafios e direcções futuras

Apesar das suas capacidades impressionantes, a aprendizagem profunda enfrenta vários desafios. Um dos principais desafios é a necessidade de grandes quantidades de dados rotulados, cuja aquisição pode ser dispendiosa e demorada. Além disso, os modelos de aprendizagem profunda são frequentemente considerados "caixas negras" devido às suas arquitecturas complexas, o que dificulta a interpretação das suas decisões. Esta falta de transparência levanta preocupações sobre a parcialidade e a justiça, particularmente em aplicações críticas como os cuidados de saúde e as finanças.

Os investigadores estão a trabalhar ativamente na resolução destes desafios e no avanço do domínio da aprendizagem profunda. Algumas das principais áreas de investigação incluem:

• IA explicável (XAI): Desenvolve técnicas para tornar os modelos de aprendizagem profunda mais transparentes e interpretáveis.
• Transferir a aprendizagem: Aproveita os modelos pré-treinados para reduzir a necessidade de grandes conjuntos de dados rotulados e melhorar o desempenho em novas tarefas.
• IA generativa: Cria novas amostras de dados, como imagens, texto e áudio, utilizando modelos como as redes adversariais generativas (GAN).

À medida que a aprendizagem profunda continua a evoluir, espera-se que desempenhe um papel cada vez mais importante na definição do futuro da IA e das suas aplicações em vários sectores.