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 com imagens anterior: 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. Esses ajustes são feitos com base na performance da rede nos dados de treinamento, geralmente usando técnicas como backpropagation. Esse processo é chamado de treinamento e pode ser realizado com várias técnicas, como aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço.

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 e lugares.
• 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 em geradores de arte de IA ou ferramentas especializadas de criação de conteúdo.

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 e permite uma análise de dados mais sofisticada.
• Treinamento de grandes conjuntos de dados: isso os torna muito escalonáveis e capazes de aprender com uma variedade maior de experiências, o que pode levar a 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 possíveis 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, o que pode levar a um desempenho pior em dados novos e não vistos.
• 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.