Quanto mais o mundo avança, mais dados são produzidos. Com isso, todos os dias a tecnologia é aprimorada para trazer melhorias à vida humana. Um exemplo disso é o Deep Learning.
Mas afinal, você sabe o que é Deep Learning? Neste texto, você vai aprender sobre esse conceito e algumas aplicações práticas dele. Siga a leitura!
Do que se trata Deep Learning?
Deep Learning (DL) se refere aos algoritmos que treinam máquinas para aprender sozinhas de dados não processados. Isso é possível porque eles imitam o modo como nosso cérebro aprende.
Para você entender melhor este conceito, imagine a seguinte história: um linguista brasileiro recebeu a missão de registrar uma nova língua indígena. Para fazer isso, ele foi sozinho até à comunidade e ficou lá por 1 ano. Após este período, ele não só registrou tudo, como aprendeu a língua.
Qual a lógica por trás do trabalho dele? Como conseguiu entender o que não conhecia? Como ele conseguiu transformar isso em algo palpável? Estas e tantas outras perguntas podem ser respondidas quando se aprofunda no conceito de DL.
De onde vem o termo “Deep”?
Este termo vem da aplicação em redes neurais. São elas que imitam o funcionamento de um cérebro humano. Tradicionalmente, elas possuem 3 camadas de processamento: entrada, saída e intermediária/escondida.
Porém, com Deep Learning, tais redes neurais ganham mais camadas intermediárias. Isso gera mais conexões entre elas. Mais conexões levam à maior profundidade do aprendizado.
Daí, “deep learning” (do inglês, algo como “aprendizado profundo”). No exemplo do linguista, uma entrada seria uma palavra desconhecida pronunciada por um nativo. Isso iria para as camadas intermediárias. Depois de várias análises e reflexões, viria uma saída. Por exemplo, uma tradução da língua indígena para o português.
Deep Learning e Machine Learning são a mesma coisa?
Não. Deep Learning (DL) é um tipo de Machine Learning (ML). A principal diferença é que com ML os dados são pré-processados para que um modelo seja treinado. É como se você visse um gato, um cachorro e um rato. Pelo seu conhecimento de mundo, você sabe diferenciá-los.
Este mesmo conhecimento, em DL, não existe. O próprio algoritmo vai identificar (sem ajuda humana) o necessário para distinguir entre os 3 animais.
Quais as aplicações de Deep Learning?
Para além da teoria, a gente trouxe algumas aplicações atuais de DL:
- processamento de linguagem natural;
- reconhecimento facial;
- assistente virtual;
- detecção de fraudes bancárias;
- diagnósticos médicos;
- tradução automática;
- previsão de resultados eleitorais;
- descrição de fotos;
- carros que dirigem sozinhos.
A lista parece infindável quando mencionamos Big Data. Algoritmos de Deep Learning, pelo conceito que carregam, se tornaram uma opção poderosa e valiosa na ciência de dados.
O que fazer agora?
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Perguntas Frequentes
Numa perspectiva geral, depende do background de assuntos que se tem. Normalmente, este tipo de conhecimento está ligado a outros conhecidos em áreas como Machine Learning e Redes Neurais.
Para quem nunca estudou o assunto, pode ser que seja difícil no começo. Porém, com esforço e prática, criar modelos de DL não será complicado.
Deep Learning (DL) é importante pelo fato da organização do alto volume de dados. Os modelos de DL recebem as informações e as ajustam de modo veloz.
Por haver uma crescente nos dados, cresce também a necessidade de análise deles. Sem Deep Learning, não há como acompanhar este ritmo. Isso porque os próprios algoritmos trabalham por si, sem tantas interferências do ser humano.
Geralmente, sempre há as camadas de input e output. Agora, quando entram outras camadas intermediárias, então já se considera Deep Learning.
Em tese, não há um número padrão para seguir. A resposta depende do projeto em questão que se está seguindo. Mais do que 3 camadas se entende como uma Rede Neural Profunda (Deep Neural Network).
Graduado em Letras – Português / Espanhol pela Universidade Federal do Ceará. Atuou por 3 anos como bolsista-pesquisador em um projeto interdisciplinar entre as áreas de Linguística e Ciências da Computação. É copywriter e redator desde 2021. Ama de paixão tudo relacionado a escrita, tecnologia, cachorros, histórias e xadrez.