O aprendizado profundo usa redes neurais artificiais para aprender com os dados. As redes neurais são compostas por camadas de nós interconectados. Cada nó é responsável por aprender um atributo específico dos dados. Com base no exemplo anterior com imagens: em uma rede de reconhecimento de imagens, a primeira camada de nós pode aprender a identificar bordas, a segunda camada pode aprender a identificar formas e a terceira camada pode aprender a identificar objetos.

Conforme a rede aprende, os pesos nas conexões entre os nós são ajustados para que ela possa classificar melhor os dados. Esse processo é chamado de treinamento e pode ser realizado com várias técnicas, como aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço.

Depois de treinada, uma rede neural pode ser usada para fazer previsões com os novos dados que ela recebe.

Tanto o aprendizado profundo quanto o machine learning são ramos da inteligência artificial, mas machine learning é um termo mais amplo que abrange várias técnicas, incluindo o aprendizado profundo. É possível treinar o machine learning e os algoritmos de aprendizado profundo usando dados com ou sem rótulos, dependendo da tarefa e do algoritmo.

O machine learning e o aprendizado profundo se aplicam a tarefas como reconhecimento de imagem, de fala e de processamento de linguagem natural. Porém, o aprendizado profundo muitas vezes supera o machine learning tradicional em tarefas complexas de reconhecimento de padrões, como a classificação de imagens e a detecção de objetos devido a capacidade de aprender representações hierárquicas de dados.

O aprendizado profundo pode ser usado em uma ampla variedade de aplicativos, incluindo:

• Reconhecimento de imagens: para identificar objetos e recursos em imagens, como pessoas, animais, lugares etc.
• Processamento de linguagem natural : ajuda a entender o significado de textos, como nos chatbots de atendimento ao cliente e nos filtros de spam.
• Finanças : para ajudar a analisar dados financeiros e fazer previsões sobre tendências de mercado.
• Texto em imagem: converta texto em imagens, como no app Google Tradutor.

Há muitos tipos diferentes de modelos de aprendizado profundo. Alguns dos tipos mais comuns incluem:

As CNNs são usadas para o reconhecimento e processamento de imagens. Elas são adequadas para identificar objetos em imagens, mesmo quando esses objetos estão parcialmente obscurecidos ou distorcidos.

O aprendizado por reforço profundo é usado na robótica e nos jogos. Trata-se de tipo de machine learning que permite que um agente aprenda como se comportar em um ambiente interagindo com ele e recebendo recompensas ou punições.

As RNNs são usadas para processamento de linguagem natural e reconhecimento de fala. Elas são adequadas para entender o contexto de uma sentença ou frase e podem ser usados para gerar texto ou traduzir idiomas.

O uso de modelos de aprendizado profundo tem vários benefícios, incluindo os seguintes:

• Capacidade de aprender relações complexas entre atributos nos dados: isso os torna mais eficientes do que os métodos tradicionais de machine learning.
• Treinamento de grandes conjuntos de dados: isso os torna muito escalonáveis e capazes de aprender com uma variedade maior de experiências, fazendo previsões mais detalhadas.
• Aprendizado baseado em dados: os modelos de DL podem aprender com base em dados, exigindo menos intervenção humana para treiná-los, aumentando a eficiência e a escalonabilidade. Esses modelos aprendem com dados que são gerados constantemente, como informações de sensores ou mídias sociais.

O aprendizado profundo também tem vários desafios, incluindo:

• Requisitos de dados: os modelos de aprendizado profundo exigem grandes volumes de dados para aprender, o que dificulta a aplicação desse aprendizado a problemas em que não há muitos dados disponíveis.
• Overfitting: os modelos de DL podem estar propensos a overfitting. Isso significa que eles podem aprender o ruído nos dados em vez das relações subjacentes.
• Viés: esses modelos podem ser enviesados, dependendo dos dados em que se baseiam. Isso pode gerar previsões injustas ou imprecisas. É importante tomar medidas para reduzir o viés nos modelos de aprendizado profundo.