Deep learning: o que é e qual a importância na era da IA?

Na era de rápida evolução da inteligência artificial, o deep learning vem se mostrando uma tecnologia essencial, revolucionando o modo como as máquinas entendem, aprendem e interagem com dados complexos. 

Segundo um estudo da McKinsey, as organizações que adotam IA e deep learning em suas operações experimentam um potencial aumento nos lucros em até 20%. Além disso, estima-se que até 2025, aproximadamente 75% das empresas globais utilizarão alguma forma de IA.  

Estes números destacam como a capacidade de analisar dados complexos e a extração de insights valiosos são um diferencial competitivo crucial no mercado atual 

Neste artigo, vamos explorar o que é deep learning, como ele funciona, suas principais aplicações e qual a expectativa para o futuro dessa tecnologia transformadora. Acompanhe!

Em que consiste o deep learning?

Em síntese, o deep learning – aprendizado profundo, em sua tradução – é uma tecnologia que treina computadores para aprender a partir de um conjunto extenso de dados. Inspirado no cérebro humano, ele é um subcampo da Inteligência Artificial (IA) e do Machine Learning (ML). 

Ele utiliza múltiplas camadas de redes neurais para aprender sobre as representações hierárquicas dos dados e, a partir deste processo, o deep learning consegue identificar padrões complexos e executar tarefas com uma precisão elevada, superando métodos tradicionais. 

Esta tecnologia é ideal para trabalhos que exigem a análise de um alto volume de dados, como em áreas da saúde, finanças e mídia digital. 

A inspiração no cérebro humano

Como já comentamos, o processamento de informações do deep learning é baseado no cérebro humano. Seu mecanismo consiste em absorver um volume de dados e aprender com eles através de redes neurais artificiais, compostas por unidades denominadas “neurônios artificiais”.

Assim como os neurônios no cérebro, essas unidades podem aprender e se ajustar, melhorando as previsões e os resultados.

Redes neurais artificiais

São modelos computacionais que simulam o funcionamento do cérebro. Os neurônios artificiais, chamados de ‘unidades’, são organizados em conjunto em uma série de camadas, constituindo toda a Rede Neural Artificial.

Na prática, o número de unidades em cada camada varia de dezenas a milhões, e tudo isso depende da complexidade das redes neurais necessárias para aprender os padrões ocultos no conjunto de dados.

Como funciona o Deep Learning?

O deep learning funciona a partir do treinamento das redes neurais, a fim de garantir que ele possa realizar tarefas específicas, como classificação de imagens ou reconhecimento de voz. 

O design das redes neurais é baseado na estrutura do cérebro humano, contando com neurônios (conhecidos como ‘nós’) para realizar a interpretação das informações.

Processo de treinamento

O treinamento das redes neurais profundas requer uma ampla gama de dados e poder computacional. O resultado é um modelo capaz de aprender de forma autônoma a partir desses dados, melhorando sua precisão com o tempo.

Então, com base nas interações, a rede calcula os resultados. Este processo é repetido a cada nova gama de dados, comparando os resultados já previstos e os esperados, ajustando os pesos das conexões  e realizando todo tipo de ajustes para minimizar erros. 

Este processo é retomado constantemente, até que a rede neural artificial consiga efetuar previsões precisas. O método mais comum para esse ajuste é a retropropagação, que devolve o erro à rede com o intuito de otimizar as conexões entre os neurônios artificiais.

O que são as camadas do Deep Learning?

A rede neural do deep learning é composta por diferentes camadas, e cada uma delas representa os estágios de processamento pelos quais os dados passam, conforme são analisados pela rede. São elas que ditam a capacidade de processamento, ou seja,  quanto mais camadas, mais complexos são os padrões de aprendizado.

De modo geral, elas podem ser agrupadas em três tipos principais:

• Entrada: responsável por receber os dados externos a serem analisados e interpretados; 
• Ocultas: podem ser uma ou várias camadas, pelas quais os dados passam e são transformados;
• Saída: uma vez analisados e interpretados, esta camada fica responsável por fornecer uma saída na forma de uma resposta das Redes Neurais Artificiais aos dados de entrada recebidos.

Tipos de redes neurais

De modo geral, as  redes neurais podem ser categorizadas com base no modo como os dados fluem do nó de entrada para o nó de saída. Existem três tipos mais comuns:

1. Redes Neurais Convolucionais (CNNs)

São capazes de executar funções matemáticas específicas, como resumo ou filtragem, chamadas de convoluções. Com auxílio desses filtros, é possível detectar características como bordas, texturas e formas nas imagens. 

Dessa forma, o modelo consegue entender e classificar objetos ou padrões em fotos e vídeos. De modo geral, as CNNs são usadas para reconhecimento de imagem, diagnóstico médico por imagem e reconhecimento facial.

2. Redes Neurais Recorrentes (RNNs)

Projetadas para lidar com dados sequenciais, textos e séries temporais, as RNNs possuem conexões que formam ciclos, o que permite que a saída de uma camada seja alimentada de volta na rede como entrada para a próxima. 

É a partir dessa característica que as RNNs podem “lembrar” informações passadas, o que as torna altamente úteis em atividades como tradução de idiomas,  análise de sentimentos e previsão de séries temporais. 

3. Redes Neurais Generativas Adversariais (GANs)

Elas consistem em duas redes que competem entre si: uma geradora, que cria dados falsificados (imagens ou sons), e outra discriminadora, que tenta analisar e diferenciar os dados reais dos falsificados. 

O intuito é que a geradora melhore a criação de dados realistas, enquanto a discriminadora se torna mais precisa na detecção de falhas. Na prática, as GANs podem ser usadas para a criação de imagens e vídeos sintéticos, design de moda e até mesmo na elaboração de novos medicamentos. 

Aplicações do Deep Learning

O deep learning possui uma ampla gama de aplicações nos mais diversos setores. A seguir, destacamos algumas das mais importantes:

Visão Computacional

Por meio do deep learning, as máquinas podem interpretar e compreender o conteúdo de imagens e vídeos. Na prática,  isso é fundamental para o avanço da visão computacional e auxilia em setores como: 

• Segurança;
• Saúde (na análise de imagens médicas); 
• Em veículos autônomos (reconhecimento de objetos na estrada).

Processamento de Linguagem Natural

No processamento de linguagem natural (PLN), o deep learning é adotado em atividades como tradução automática, análise de sentimentos, assistentes virtuais e chatbots. 

Por meio desse mecanismo, os computadores conseguem compreender e responder aos comandos em linguagem humana de modo mais natural e preciso.

Recomendação de Produtos

Com o auxílio do deep learning, as plataformas de streaming e de e-commerce podem ser mais assertivas na recomendação de serviços e/ou produtos. 

Isso porque essas plataformas utilizam o deep learning para analisar o histórico de navegação, preferências e comportamento do usuário. Dessa forma, é possível personalizar a experiência do usuário e ampliar o engajamento. 

Veículos Autônomos

As informações captadas por sensores e câmeras dos veículos autônomos são interpretadas com auxílio do deep learning. Assim, eles podem interpretar o ambiente ao seu redor e tomar decisões em tempo real, evitando os obstáculos e dirigindo de maneira segura.

Implementando modelos de Deep Learning

O deep learning é um mecanismo potente, que traz uma série de benefícios a diferentes setores. 

Para gestores que desejam implementar os modelos de deep learning em seus projetos, é importante buscar o apoio de ferramentas e frameworks, que otimizam os processos. 

Frameworks populares

Alguns modelos de deep learning já são personalizados e podem ser treinados para atender requisitos exclusivos de um aplicativo ou problema específico. 

De modo geral, esses modelos são personalizados por meio do ajuste da arquitetura, hiperparâmetros e dos dados de treinamento. Tudo isso visa otimizar o desempenho de tarefas específicas, como reconhecimento de imagens, processamento de linguagem neural ou análise preditiva. 

Alguns dos frameworks mais populares no desenvolvimento de modelos de deep learning incluem:

• TensorFlow;
• Keras;
• PyTorch;
• Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK).

Cada um dos modelos oferece ferramentas poderosas na construção, avaliação e treinamento dos modelos neurais. A escolha varia conforme as necessidades específicas e o nível de experiência. 

Processo de desenvolvimento

O desenvolvimento de um modelo deep learning é dividido em diferentes etapas, que são comuns a todos os frameworks:

1. Definição do problema

Antes de mais nada, é preciso entender o que deve ser resolvido, como o reconhecimento de padrões, análises de séries temporais ou tarefa de classificação. Assim, é possível escolher o tipo de rede neural e as funções adequadas. 

2. Coleta e preparação dos dados

Com o problema definido, agora é o momento de reunir os dados necessários. Na prática, isso inclui dados estruturados (tabelas) ou não estruturados (imagens ou textos). 

O pré-processamento envolve limpeza (tratamento de valores nulos e outliers), transformação (como normalização ou codificação de variáveis) e divisão dos dados em conjuntos de treinamento, validação e teste.

3. Construção do modelo 

Com os dados prontos, a próxima etapa será a construção da arquitetura da rede neural. Dependendo do problema, isso pode envolver redes convolucionais (CNN) para análise de imagens, redes recorrentes (RNN) para dados sequenciais, ou mesmo redes totalmente conectadas para problemas de classificação ou regressão simples.

4. Treinamento do Modelo

Neste momento, o modelo será treinado com o conjunto de dados de treinamento. Com um algoritmo de otimização, é possível ajustar os pesos da rede para minimizar a função de perda. 

Já o treinamento deve ser monitorado por meio de métricas de desempenho, para garantir que o modelo está aprendendo de maneira eficiente.

5. Avaliação e ajuste de hiperparâmetros

Após o treinamento, é importante avaliar o modelo usando o conjunto de validação ou teste. Caso o desempenho não seja satisfatório, é necessário ajustar os hiperparâmetros, como número de camadas e taxa de aprendizado, ou até mesmo alterações na arquitetura.

6. Deploy e Manutenção

Por fim, é preciso desdobrar o modelo em produção e monitorar seu desempenho para ajustes contínuos.

O futuro do deep learning

O deep learning possui um futuro promissor, pois os avanços contínuos em eficiência computacional, inteligência artificial e novos modelos tornam o treinamento das redes neurais mais rápido e acessível. 

Portanto, esta tecnologia tende a expandir suas aplicações, proporcionando melhorias em sistemas de saúde, e garantindo a criação de experiências mais inteligentes e personalizadas.

Além disso, o deep learning está em um caminho de crescimento avançado. Graças aos investimentos contínuos em pesquisa e desenvolvimento, o deep learning continua a evoluir e promete remodelar nosso futuro. 

Dessa forma, ele promete inaugurar uma nova era, onde as máquinas podem aprender, se adaptar e solucionar problemas complexos em uma escala e velocidade antes inimagináveis. 

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