Deep Learning

As redes neurais. Elas também têm a ver com o aprendizado de máquina. No passado, as redes neurais proporcionaram o aprendizado automático utilizado para a criação de carros automáticos e também melhoraram significativamente as buscas na web, apenas para citar alguns exemplos práticos. Agora, uma técnica que vem ganhando força dentro deste universo é o Deep Learning.

Deep Learning (aprendizagem profunda, em português) é um tema emergente dentro do campo da Inteligência Artificial. Uma subcategoria de aprendizado de máquina que diz respeito a oportunidades de aprendizagem profundas com o uso de redes neurais para melhorar as coisas, tais como reconhecimento de fala, visão computacional e processamento de linguagem natural. Isso está rapidamente se tornando um dos mais estudados e procurados campos dentro da ciência da computação moderna.

É um termo que cobre uma abordagem específica para a construção e formação de redes neurais. As redes neurais têm sido desenvolvidas e aprimoradas desde a década de 1950 e estão se tornando cada vez mais promissoras — aplicáveis para diversos fins, sobretudo no meio corporativo, indústrias de segmentos como saúde, educação e e-commerce, entre outras.

O Deep Learning é a tecnologia base para ferramentas como o Google Translate (Google Tradutor) e o Cortana (assistente personalizado da Microsoft), por exemplo.

Em suma, com enorme quantidade de poder computacional, as máquinas podem agora reconhecer objetos e traduzir voz em tempo real. 

O Deep Learining, portanto, torna finalmente a inteligência artificial de fato inteligente e aplicável.

Como funciona o Deep Learning na prática?

Por que é importante que profissionais de desenvolvimento, entre outros, conheçam melhor o Deep Learning?

- Melhorar a experiência dos usuários em resultados de pesquisas online;

- Otimizar campanhas de anúncios online em tempo real (sites e aplicativos móveis);

- Analisar sentimentos por meio de textos (redes sociais, sobretudo);

- Melhorar as ofertas em e-commerces por meio de análise da navegação do cliente conectado;

- Prever falhas em equipamentos diversos;

- Melhorar a precificação através da análise do comportamento do consumidor nas lojas virtuais;

- Detectar fraudes;

- Detectar invasões de rede (inclusive aquelas orquestradas em massa);

- Reconhecer padrões e imagens;

- Filtrar spams nos e-mails.

Tecnicamente falando, o Deep Learning faz o “treinamento” de um modelo computacional para que ele possa decifrar a linguagem natural. 

O modelo relaciona termos e palavras para inferir significado uma vez que é alimentado com grandes quantidades de dados.

Em geral, as máquinas já são previamente “ensinadas” a ler os documentos e podem responder a questões colocadas sobre o seu conteúdo, mas as suas bases de conhecimento normalmente estão limitadas pelo tamanho dos documentos. 

Como a quantidade de algorítimos online não para de crescer a abordagem Deep Learning vem para fazer com que os sistemas possam fazer uso de um maior número de linguagem natural, concedendo-lhe uma compreensão mais profunda de temas universais.

Tradicionalmente, a qualidade dos algoritmos depende muito da representação dos dados em certas características (as chamadas features). 

Assim, Feature Engineering e pré-processamento consomem grande parte dos esforços dos especialistas e são específicos para cada domínio — na análise de imagens, por exemplo, é comum fazer o pré-processamento com algoritmos de detecção de fronteiras (os chamados edges) para facilitar a identificação de objetos.

Já os algoritmos do tipo Deep Learning têm uma abordagem inovadora, pois dispensam grande parte deste pré-processamento e geram automaticamente propriedades invariantes em suas camadas hierárquicas de representação.

Ao usar métodos baseados em Deep Learning, cientistas de dados, engenheiros e desenvolvedores de softwares têm conseguido ótimos resultados em diferentes aplicações (visão computacional, reconhecimento de voz e processamento de linguagem, especialmente). Usando várias camadas de processamento de dados não lineares, eles conseguem obter uma representação complexa e abstrata dos dados de forma hierárquica.

Dados sensoriais (pixels de imagens, por exemplo) são alimentados a uma primeira camada, sendo que a saída de cada camada torna-se a entrada da camada seguinte. 

Logo, o empilhamento de várias camadas destes “neurônios” é a ideia básica dos algoritmos do tipo Deep Learning.

Nos últimos anos, o Deep Learning ajudou a forjar avanços em áreas tão diversas como a percepção do objeto, a tradução automática e o reconhecimento de todos os tópicos de pesquisa de voz que têm sido por muito tempo difícil para os pesquisadores de Inteligência Artificial. 

A importância do Deep Learning é tamanha que o Google, por exemplo, disponibilizou um curso gratuito sobre o assunto para qualquer internauta interessado. 

Por meio da plataforma TensorFlow é possível conhecer o mecanismo e entender na prática como as máquinas podem “aprender e interpretar” mais profundamente.

A importância de entender de Deep Learning se dá pelo imenso crescimento que esta abordagem tem experimentado nos últimos anos. 

Em geral, ela já está sendo utilizada dentro do conceito de aprendizado de máquina para as seguintes finalidades:

Todos os profissionais de TI que atuam ou desejam atuar com Big Data devem conhecer o conceito e as aplicações de Deep Learning, pois é esta abordagem que combina avanços no poder da computação e tipos especiais de redes neurais para que as máquinas “aprendam” padrões complicados em quantidades exponenciais de dados.

Todas as grandes empresas de software estão investindo fortemente na construção de capacidades de aprendizagem profunda e incorporando-as em muitos dos seus produtos. 

O Facebook está lançando, de forma gratuita, os desenhos de um novo servidor com a intenção de melhor executar suas aplicações de inteligência artificial; a IBM abriu seu código de aprendizagem de máquina, o SystemML, entre inúmeros outros exemplos.

https://gaea.com.br/afinal-o-que-e-deep-learning/