Deep Learning: Guia Inicial, Conceitos e Aplicações

Geanderson Lenz
Jul 25, 2017 · 2 min read

Deep learning ou aprendizagem profunda faz parte da revolução silenciosa de Inteligência Artificial que está acontecendo. O conceito central está no uso de redes neurais para obter resultados de larga escala e alto impacto. As redes, simulam as sinapses cerebrais e possuem capacidade extraordinária para aprendizagem e realização de tarefas que os humanos são incapazes de executar.

A Deep Learning é usada pelo Google no seu processo de reconhecimento de voz e imagem, pelo Netflix e Amazon para decidir o que você quer olhar ou comprar, e pelos pesquisadores do MIT para prever o futuro. (Deep Learning na Forbes)

Apesar de aparentar a complexidade típica dos tópicos de tecnologia, as bases da Deep Learning são simples. Existem inputs de informações, que passam por processamento das sinapses, que possuem ponderações e geram outputs com os resultados que maximizam o modelo desejado.

O grande desafio de usar as redes neurais está no processamento de dados. Pois para gerar um modelo, é necessário um grande volume de dados e também o uso de GPU (graphic processor units) para que o modelo possa executar os milhões de cálculos simultâneos e gerar o melhor ajuste no modelo proposto.

O conceito de redes neurais não é novo. Ele vem da década de 1950, onde a maioria dos algoritmos disruptivos ocorreu na década de 1980 e 1990. O que está acontecendo agora é a composição entre o poder computacional e o enorme armazenamento de dados, como imagens, vídeos, áudio e arquivos de texto, o que é essencial para realizar o trabalho com redes neurais. Estamos vivendo em um momento que remete a era geológica onde um volume gigantesco de espécies animais vieram a tona.

As principais aplicações da Deep Learning são:

9. Geração e Captação de Imagens.

10. Jogos Automatizados.

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Geanderson Lenz

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AI Evangelist | Data Engineering | Phd Student in Information Science and Technology | Professor | Python Developer

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