A capacidade de aprendizado e as respostas independentes dos algoritmos estão ficando cada vez mais aprimoradas.
Isso fica cada vez mais evidente no dia a dia das pessoas, em situações como:
- Reconhecimento e marcação de pessoas em fotos publicadas nas redes sociais;
- Carros que fazem alguma função de forma autônoma, como estacionar, por exemplo.
- Sistemas que podem reconhecer células cancerígenas com mais precisão do que um ser humano.
A inteligência das máquinas, ou Inteligência Artificial, não é mais assunto futurístico e está, como você pode ver nos simples exemplos citados acima, presente nas ações do cotidiano muito mais se imagina.
Contudo, a IA é apenas um processo superficial que engloba um todo o qual a maioria das pessoas não consegue enxergar. Existem muitas subáreas embaixo do guarda-chuva da Inteligência Artificial, para que ela possa desempenhar funções cada vez mais aprimoradas.
Como, por exemplo, o Deep Learning, uma refinada e complexa área que permite a entrega de respostas cada vez mais precisas e parecidas com as do cérebro humano, por parte das máquinas.
Então, convidamos você a entender um pouco mais sobre como funciona o Deep Learning neste artigo.
🤔 O que é Deep Learning?
Deep Learning, também conhecido como aprendizagem profunda, é uma subárea dentro de Machine Learning (Aprendizado de Máquinas), que, por sua vez, é uma subárea que faz parte da Inteligência Artificial.
A estrutura é mais ou menos assim:
- Inteligência Artificial (IA)
- Machine Learning
- Deep Learning
- Machine Learning
Essa é uma área da qual os cientistas criaram para que as máquinas possam tentar imitar o processo de como cérebro humano recebe, processa e aprende uma informação, dependendo do ambiente em que se encontra.
Os algoritmos usados aqui são mais poderosos que os do Machine Learning, pois funcionam através de um sistema de redes neurais com diversas camadas escondidas, assemelhando-se, cada vez mais, ao cérebro humano
Mas antes de entender a fundo como funciona o Deep Learning, proponho tentarmos compreender rapidamente, e um pouco superficialmente, como o cérebro de uma pessoa aprende.
🧠 Como o cérebro humano aprende algo?
Imagine um aluno que está tentando aprender a tocar violão. Ao tentar tocar as notas que compõem uma música, percebe que o tom não está saindo como deveria e a posição dos dedos estão em cordas erradas.
Ele tenta então mudar a posição dos dedos para formar a nota certa que corresponde à partitura da música.
Os ouvidos e os olhos são alguns dos órgãos responsáveis por captar os sinais externos e transferir esses sinais até o cérebro.
Esta informação é transmitida de neurônio em neurônio, até que, enfim, chega ao cérebro para ser processada. O cérebro então retorna com uma resposta, informando se a nota tocada está certa ou errada.
Este é apenas um exemplo superficial, para entendermos como o cérebro humano processa um sistema complexo em questão de milésimos de segundo para aprender algo.
A grande pergunta dos cientistas é: será que é possível criar este processo artificialmente?
🤖 Como uma máquina aprende?
Para uma criança aprender a diferenciar um passarinho de uma tartaruga, basta apresentar a ela um exemplo dos dois animais. Já para uma máquina, esse processo – simples para uma criança – pode ser muito mais complexo.
É preciso alimentar o algoritmo com diversas informações para que ele consiga processar informações simples, como a separação de plano primário, secundário e de fundo, até mais avançadas, como análise de pixels.
O fato é que, a máquina (algoritmo), aprende quando, a partir da análise de dados introduzidos em seu sistema, retornam resultados com o mínimo de erro possível.
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Portanto, tem apenas uma maneira de fazer a máquina aprender: alimentando esse algoritmo com muitos dados, para que ele retorne respostas cada vez mais assertivas.
Por isso, a ciência de dados (Data Science), trabalha em conjunto com o Machine Learning, onde por meio dos cálculos desses dados a máquina aprende a compreender padrões.
Fazer com que esses dados sejam processados de maneira linear para a máquina aprender é algo menos desafiador. Porém, o cérebro humano não funciona de maneira linear, mas sim em uma rede de neurônios interconectados muito mais complexa.
É exatamente a criação desse processo não linear em máquinas que o Deep Learning visa resolver.
📚 Como o Deep Learning funciona?
O Deep Learning usa camadas ligadas de forma hierárquica. O intuito aqui é que os dados sejam processados ao serem submetidos a múltiplas camadas não lineares.
Isso possibilita uma maior complexidade das análises dos dados, assim como ocorre na rede de neurônios de um cérebro humano.
A estrutura das camadas funciona da seguinte forma:
- Camadas de entradas: Inputs.
- Camadas escondidas: Onde ficam os neurônios conectados.
- Camadas de saídas: Outputs.
Uma rede com mais de uma camada escondida, recebe o nome de rede neural profunda. Por isso o nome de Aprendizagem Profunda (Deep Learning), que nada mais é do que um aprendizado baseado em uma rede profunda de neurônios artificiais interconectados.
Neste processo para aprender algo, a máquina não leva mais em consideração apenas os dados que um único neurônio processou, mas sim os dados que cada um dos outros neurônios, das outras camadas, processaram em conjunto.
Graças a este sistema complexo, a inteligência artificial consegue reconhecer rostos e falas, podem processar a linguagem humana, analisar e executar uma quantidade enorme e complexa de dados, sem a intervenção humana no processo.
Esse sistema de camadas de neurônios pode se tornar tão grande que em dado momento pode ser difícil identificar o que cada neurônio da camada está processando no sistema.
👩🏽💻 O futuro do Deep Learning
O Deep Learning já é uma realidade e a grande maioria das empresas de softwares está investindo pesado na capacidade de aprendizagem profunda de seus produtos.
Desenvolvedores de assistentes virtuais, e-commerce, redes sociais são alguns exemplos de empresas que utilizam o processamento em Deep Learning, colhendo dados dos usuários para entregar uma melhor experiência nas plataformas.
Esperam-se muitos grandes feitos desta área no futuro.
A tendência são algoritmos cada vez mais independentes, que não precisem de interferência humana para aprenderem e que possam realizar testes de maneira autônoma a cada novo dado introduzido ou erro que surgir.
Com certeza, veremos o Deep Learning cada vez mais presente em nosso dia a dia.