Definição de aprendizagem profunda

O deep learning é um tipo de aprendizagem automática que permite aos computadores processar informações de forma semelhante ao cérebro humano. Chama-se "profundo" porque envolve múltiplas camadas de redes neuronais que ajudam o sistema a compreender e interpretar os dados. Esta técnica permite que os computadores reconheçam padrões e realizem tarefas complexas, como traduzir línguas e conduzir carros de forma autónoma. De forma semelhante à maneira como os seres humanos aprendem com a experiência, estes sistemas melhoram as suas competências e precisão ao longo do tempo, analisando grandes quantidades de dados, sem necessitarem de atualizações manuais por parte das pessoas.

Compreender redes neurais

Da teoria ao Perceptron

Na década de 1940, Warren McCulloch, um neurocientista, e Walter Pitts, um matemático, colaboraram para criar o primeiro conceito de rede neural artificial. O objetivo deles era compreender como o cérebro poderia produzir padrões de pensamento complexos a partir das simples respostas binárias dos neurónios. Eles apresentaram um modelo do neurónio, que acreditavam poder imitar a capacidade do cérebro de realizar cálculos complexos utilizando lógica binária.

No modelo de rede neural desenvolvido por McCulloch e Pitts, as entradas funcionam como os impulsos elétricos que um neurónio recebe. Se algumas entradas forem mais cruciais para um determinado resultado, o modelo dá-lhes mais ênfase através de um peso maior. Quando estes inputs ponderados excedem um determinado nível, o neurónio é ativado; caso contrário, permanece desligado. Este mecanismo básico de ligar e desligar permitiu que o seu modelo imitasse processos simples de tomada de decisão semelhantes aos do cérebro, preparando o terreno para a evolução do deep learning.

Em 1957, a introdução do Mark I Perceptron, uma máquina do tamanho de uma sala construída pelo cientista informático e psicólogo Frank Rosenblatt, demonstrou a primeira utilização prática de neurónios artificiais. Este dispositivo utilizava fotocélulas e redes neuronais artificiais para reconhecer e categorizar imagens, demonstrando a eficácia das ideias de McCulloch e Pitts. O Perceptron de Rosenblatt não só confirmou que o aprendizado de máquina poderia funcionar, como também abriu caminho para o desenvolvimento das tecnologias de aprendizagem profunda mais sofisticadas de hoje.

Como funciona o deep learning?

O deep learning funciona utilizando o processo de previsão para determinar quais algoritmos nas suas redes neurais são mais bem-sucedidos a produzir resultados que correspondem às expectativas humanas. Depois, as redes utilizam a retropropagação para aperfeiçoar esses algoritmos, de modo a melhorar a sua taxa de sucesso. Eis um exemplo:

Imagine que está a ensinar um computador a reconhecer diferentes géneros de música. A rede neural analisa milhares de ficheiros de música, aprendendo gradualmente a identificar características como instrumentação, batidas e progressões de acordes. Quando faz uma previsão, como identificar uma música como sendo rock, e depois é informado se está correta ou não, utiliza um método chamado retropropagação para ajustar o seu algoritmo.

Isto é como aprender com os erros. Por exemplo, se o computador confundir uma sonata clássica de piano com uma música rock, aprende com esse erro, aprimorando a sua capacidade de distinguir entre músicas clássicas e rock em previsões futuras. Com o tempo, este processo permite que a rede neural artificial faça previsões altamente precisas, tornando-se uma ferramenta poderosa para tudo, desde recomendar filmes com base nas suas preferências até permitir que carros autónomos interpretem sinais e sinais de trânsito.

Uma análise aprofundada das camadas de redes neuronais profundas

Esta lista explica os componentes essenciais de uma rede neural profunda e a ordem geral em que funcionam. No entanto, os neurónios, as funções de ativação e as técnicas de regularização não são etapas isoladas, mas sim características que operam em toda a rede e no seu processo de aprendizagem.

1. Camada de entrada

A camada de entrada é a porta de entrada para a rede, onde cada neurónio representa uma característica única dos dados de entrada. A principal função desta camada é receber os dados brutos e passá-los para as camadas seguintes para processamento adicional.

1. Neurónios (nodos)

Os neurónios, ou nós, são as unidades fundamentais de processamento de uma rede neural. Cada neurónio recebe uma entrada, processa-a (utilizando uma soma ponderada e depois aplicando uma função de ativação) e envia o resultado para a camada seguinte.

1. Funções de ativação

Estes são como os decisores numa rede neural, ajudando-a a determinar o que deve aprender e o que deve ignorar. Elas acrescentam um tipo de flexibilidade à rede, permitindo-lhe captar e aprender padrões complexos. As funções de ativação mais comuns incluem sigmóide, ReLU (unidade linear retificada) e tanh.

1. Pesos e enviesamentos

Os pesos são parâmetros dentro da rede que determinam a influência dos dados de entrada nos resultados das camadas da rede. Juntamente com os pesos, os vieses garantem que as funções de ativação possam produzir saídas diferentes de zero, aumentando a capacidade da rede de se ativar e aprender de forma eficaz.

1. Camadas ocultas

Situadas entre as camadas de entrada e as camadas de saída, as camadas ocultas realizam a maior parte dos cálculos dentro de uma rede neural. Chamam-se "ocultas" porque, ao contrário da entrada e da saída, não interagem com o ambiente externo. A complexidade e a capacidade de uma rede neural são em grande parte determinadas pelo número e pela arquitetura das camadas ocultas.

1. Camada de saída

Esta é a camada final numa rede neural. Apresenta os resultados, transformando a informação das camadas ocultas num formato que resolve a tarefa em questão, como classificação, regressão ou qualquer outro tipo de previsão.

1. Função de perda

A função de perda, ou função de custo, quantifica a diferença entre os resultados previstos e os resultados reais. Minimizar esta função é o objetivo do treino, permitindo que o modelo faça previsões com maior precisão.

1. Algoritmos de otimização

Estes algoritmos ajustam o modelo para melhorar a sua precisão ao longo do tempo. Ajustam os pesos e os vieses para reduzir os erros durante as previsões. Alguns métodos populares incluem o gradiente descendente estocástico, Adam e RMSprop.

1. Retropropagação

Este algoritmo de aprendizagem profunda é crucial porque ajuda o modelo a aprender e a melhorar com os seus erros. Determina como as alterações nos pesos do modelo afetam a sua precisão. Depois, ajusta estas definições ao rastrear os erros para trás através do modelo, para o tornar melhor a fazer previsões.

1. Técnicas de regularização

Os modelos muitas vezes aprendem os dados de treino demasiado ao pormenor, o que faz com que não tenham um desempenho tão bom em novos dados (conhecido como sobreajuste). Para ajustar isto, são utilizadas técnicas como regularização L1 e L2 e normalização por lotes para afinar o tamanho dos pesos e acelerar o processo de treino.

1. Normalização em lote

Esta técnica normaliza as entradas de cada camada, com o objetivo de melhorar a estabilidade, o desempenho e a velocidade da rede neural. Também ajuda a reduzir a sensibilidade aos pesos iniciais.

1. Desistência

Outro método de regularização, o dropout ignora aleatoriamente um conjunto de neurónios durante o treino. Isto ajuda a reduzir o sobreajuste, impedindo que a rede se torne demasiado dependente de qualquer neurónio individual.

Aplicações comuns de aprendizagem profunda

O deep learning evoluiu muito desde o Perceptron. Em vez de precisarem de instalar máquinas do tamanho de uma sala, as organizações podem agora criar soluções de aprendizagem profunda na cloud. A capacidade das redes neurais profundas atuais de lidar com conjuntos de dados complexos torna-as ferramentas valiosas em diversos setores, abrindo novas vias para a inovação que outrora eram consideradas futuristas.

Indústria automóvel

O deep learning permite que os veículos interpretem os dados dos sensores para navegação. Também melhora os sistemas de assistência ao condutor, com funcionalidades como deteção de perigos e prevenção de colisões, e contribui para um melhor design e fabrico de veículos.

Operações empresariais

Chatbots de IA conversacional e assistentes virtuais copilotos são aplicações populares de deep learning para empresas. Reduzem o erro humano ao automatizar tarefas manuais, aceleram a análise de dados e a tomada de decisões, e facilitam a localização de informações armazenadas em diferentes sistemas.

Finanças

A negociação algorítmica potenciada por deep learning é utilizada para analisar dados de mercado em busca de previsões e identificar padrões complexos, melhorando a deteção de fraude. O deep learning também auxilia na gestão de riscos, avaliando riscos de crédito e condições de mercado para uma tomada de decisão mais informada.

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Saúde

Os algoritmos de aprendizagem profunda podem ajudar a melhorar a precisão do diagnóstico e a detetar anomalias como tumores em fases iniciais a partir de imagens médicas. Existem também oportunidades para a descoberta de medicamentos através da previsão do comportamento molecular, facilitando o desenvolvimento de novos tratamentos.

Fabrico

A manutenção preditiva utiliza a Internet das Coisas e aprendizagem profunda para antecipar falhas em máquinas, minimizando o tempo de inatividade. Os sistemas de inspeção visual treinados com extensos conjuntos de imagens podem melhorar o controlo de qualidade ao identificar defeitos.

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Comunicação e entretenimento

A indústria do entretenimento utiliza aplicações de deep learning para potenciar recomendações de conteúdos em plataformas de streaming e para ajudar criadores a desenvolver CGI realista e compor música utilizando IA generativa. Também analisa as preferências dos espectadores, ajudando os criadores a adaptar o conteúdo e a prever tendências futuras.

Retalho

O deep learning revolucionou as experiências dos clientes no retalho com recomendações personalizadas de produtos. Também melhora a gestão de inventário ao utilizar análises preditivas para prever a procura e otimizar os níveis de stock.

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Cadeia logística

As operações logísticas estão a utilizar aprendizagem profunda de máquina para otimizar o agendamento de entregas, identificando perturbações no trânsito em tempo real. O deep learning também melhora a precisão das previsões de procura e oferta, permitindo ajustes proativos de estratégia.

Vantagens e desafios do deep learning

Embora os benefícios do deep learning sejam realmente impressionantes, a complexidade desta tecnologia também traz desafios. E porque as soluções de aprendizagem profunda exigem um planeamento e recursos consideráveis, é fundamental que as organizações estabeleçam objetivos claramente definidos e práticas responsáveis de IA antes de conceberem e implementarem esta tecnologia.

Aprendizagem profunda vs. aprendizagem automática vs. IA

Existem algumas diferenças fundamentais entre o machine learning tradicional e o deep learning:

O aprendizado automático depende de seres humanos para identificar e selecionar manualmente as características ou atributos dos dados que são importantes para uma tarefa, como contornos em imagens ou palavras específicas em textos. Este processo de formação requer muita experiência e esforço.

O deep learning permite que as máquinas determinem automaticamente quais características dos dados são mais importantes para realizar tarefas específicas. Isto é feito processando os dados brutos, como os píxeis de uma imagem, através de múltiplas camadas de uma rede neural. Cada camada transforma os dados numa forma mais abstrata, baseando-se na saída da camada anterior. À medida que o modelo é exposto a mais dados, refina continuamente estas transformações para melhorar a precisão e o desempenho, tornando-se mais eficaz ao longo do tempo.

Exemplo de IA vs. aprendizagem profunda vs. aprendizagem automática

Se não tem a certeza das diferenças entre IA, aprendizagem automática e aprendizagem profunda, não está sozinho. Aqui está um exemplo prático de IA vs. aprendizagem profunda vs. aprendizagem automática sobre veículos autónomos:

A IA é a tecnologia abrangente utilizada para dotar os veículos autónomos de inteligência e autonomia semelhantes às humanas. Inclui aprendizagem automática e aprendizagem profunda.

O machine learning é o subtipo de IA que permite aos sistemas autónomos aprender e melhorar a partir de dados sem serem especificamente programados para cada cenário.

O deep learning é o sub-tipo especializado de aprendizagem automática que processa e interpreta entradas complexas, incluindo dados visuais de câmaras, compreendendo o ambiente em tempo real.

Aprendizagem profunda vs. modelos de aprendizagem profunda

Também não é incomum ver os termos “aprendizagem profunda” e “modelos de aprendizagem profunda” usados de forma intercambiável, mas existe uma diferença subtil entre eles:

Aprendizagem profunda refere-se a todo o campo de estudo. Abrange as teorias, técnicas, algoritmos e processos utilizados para treinar redes neurais artificiais.

Modelos de aprendizagem profunda referem-se às redes neurais específicas que foram concebidas e treinadas para resolver um determinado problema ou realizar uma tarefa específica. Cada modelo é único, adaptado aos seus dados, treino e tarefa específicos. O desempenho de um modelo depende de:

• Quão bem foi treinado, incluindo a qualidade e a quantidade dos dados, e a sua taxa de aprendizagem.
• O design e a capacidade computacional da infraestrutura informática em que funciona.

O que são redes neuronais profundas?

As redes de aprendizagem profunda, frequentemente chamadas de redes neurais profundas, aprendem padrões complexos em grandes conjuntos de dados ajustando as conexões neurais através do treino. Existem vários tipos principais: redes neuronais artificiais, redes neuronais convolucionais, redes neuronais recorrentes, redes neuronais generativas, e autoencoders.

Tipos de redes neuronais profundas

Requisitos de infraestrutura para aprendizagem profunda

O deep learning requer infraestruturas especializadas de computação e redes para processar os seus modelos complexos e conjuntos de dados massivos. Não é prático executar modelos de aprendizagem profunda em hardware ou redes informáticas gerais, por isso muitas organizações adotam plataformas de IA empresarial para satisfazer os requisitos necessários. Aqui estão as principais considerações de infraestrutura:

GPUs de alto desempenho

A espinha dorsal da infraestrutura de deep learning são as unidades de processamento gráfico (GPUs) de alto desempenho. Originalmente concebidas para processar gráficos em videojogos, as GPUs possuem capacidades de processamento que as tornam muito adequadas para aprendizagem profunda. A sua capacidade de realizar múltiplos cálculos simultaneamente reduz significativamente o tempo de treino dos modelos, tornando-os indispensáveis para a investigação e aplicações modernas de IA.

Soluções de armazenamento escaláveis

Quanto mais dados um modelo puder aprender, melhor será o seu desempenho. Isto cria a necessidade de soluções de armazenamento escaláveis e rápidas que possam gerir petabytes de dados sem criar estrangulamentos na recuperação da informação. As unidades de estado sólido e os sistemas de ficheiros distribuídos são frequentemente utilizados para satisfazer estas exigências, oferecendo acesso a dados em alta velocidade que acompanha a velocidade de computação das GPUs.

Estruturas eficientes de processamento de dados

Frameworks e bibliotecas como TensorFlow, PyTorch e Keras simplificam o desenvolvimento de modelos de aprendizagem profunda ao fornecer funções pré-construídas, reduzindo a necessidade de programar do zero. Estas ferramentas não só aceleram o processo de desenvolvimento, como também otimizam a eficiência computacional do treino e da inferência, permitindo uma utilização eficaz do hardware subjacente.

Plataformas de computação em nuvem

As plataformas de computação em nuvem desempenham um papel fundamental em tornar o deep learning amplamente acessível. Eles fornecem acesso a recursos de computação de alto desempenho sob demanda, eliminando a necessidade de um investimento inicial significativo em hardware físico. Estas plataformas oferecem vários serviços, incluindo instâncias de GPU, armazenamento escalável e frameworks de aprendizagem automática, facilitando a criação e implementação de modelos de aprendizagem profunda por indivíduos e organizações.

Infraestrutura de rede

Os modelos de aprendizagem profunda são frequentemente treinados em várias GPUs e até mesmo em diferentes localizações geográficas, por isso uma infraestrutura de rede robusta é crucial. A conectividade de banda larga garante que os dados e os parâmetros do modelo possam ser transferidos de forma eficiente entre os nós numa configuração de treino distribuído, minimizando atrasos e otimizando o processo de treino.

Perguntas frequentes