O que é Deep Learning?
Por que usar o Aprendizado Profundo?
Exemplos de Aplicações no dia a dia
Redes Neurais Artificiais
Processo de Aprendizagem
Deep Learning x Machine Learning x Inteligência Artificial
Já que você chegou até aqui, vamos te dar um presente!

Descubra como o Deep Learning está influenciando nossos hábitos e transformando a indústria.

Veja como o Deep learning está presente em nosso cotidiano e qual sua importância na inovação da indústria

Anna Carolina Dalalana
Por: Anna Carolina Dalalana
Descubra como o Deep Learning está  influenciando nossos hábitos e transformando a indústria.

Você já ouviu falar em Deep learning, Machine Learning, Inteligência Artificial ou que as máquinas vão dominar o mundo?

Pois é, robôs como o Exterminador do Futuro podem estar mais próximos da nossa realidade do que você imagina! Mas não precisa ter medo!

Este é um tema em ascensão nas áreas técnicas de estudo da tecnologia e também no nosso dia a dia e por isso é muito importante estarmos sempre informados e conhecer as inovações constantes deste vasto universo.

Se você se interessou e quer saber mais sobre o tema, segue comigo que vou te mostrar o que é essa tecnologia, como funciona e como ela impacta e está presente em nosso cotidiano.

Neste artigo vamos ver:

  • O que é Deep Learning?
  • Por que usar o Aprendizado Profundo?
  • Exemplos de Aplicações no dia a dia;
  • Redes Neurais;
  • Processos de Aprendizagem;
  • Deep Learning x Machine Learning x Inteligência Artificial.

O que é Deep Learning?

Deep Learning, ou Aprendizado Profundo, traduzido para o português, é um dos ramos do Machine Learning, ou seja, é um aprendizado de máquina que treina computadores para realizar tarefas humanas, de forma natural a partir de redes neurais artificiais.

Este é um tema em ascensão dentro da Inteligência Artificial (IA) e tem permitido análises de grandes volumes de dados complexos do Big Data, identificação rápida de problemas e otimização de decisões.

Ao invés de usar algoritmos com equações pré definidas, o aprendizado profundo ajusta parâmetros básicos, para que através do reconhecimento de padrões em várias camadas de processamento, o computador seja capaz de aprender.

Você sabia que essa tecnologia também está presente no seu dia a dia?

As redes neurais são capazes de processar uma grande massa de dados. Baseada em nossas ações na internet, elas são capazes de aprender nossas preferências de compra, séries, músicas e nos fazer melhores sugestões em plataformas como a Amazon, Spotify e Netflix.

Deep Learning e Python

Umas das Linguagens de Programação mais utilizadas recentemente é o Python. É uma Linguagem reconhecida por ser versátil e permitir algoritmos mais estruturados.

Então, se você quer se aprofundar em Deep Learning, um bom caminho é saber alguns fundamentos do Python, e vamos te ajudar nisso.

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Agora que você já sabe o que é o Aprendizado Profundo, vamos iniciar nosso aprofundamento conhecendo as vantagens do método.

Por que usar o Aprendizado Profundo?

Com os avanços computacionais, acesso à nuvem e unidades de processamento melhores, produzimos muito mais dados que há dez anos atrás. Analisar estes dados para que eles se tornem nossos aliados é uma tarefa de alta performance.

As redes neurais artificiais implementadas nas camadas de aprendizado do Depp Learning, são capazes de examinar essas informações de forma mais efetiva e eficiente que os métodos tradicionais. Veja algumas das vantagens do método.

Eficiência

Com o uso do aprendizado profundo, as redes neurais são capazes de processar e otimizar altos índices de dados, de forma eficiente e muito mais rápida. O tempo em modelagem, recursos de engenharia e processamento de dados diminui consideravelmente.

Assertividade

O Deep Learning realiza seu aprendizado por meio do reconhecimento de padrões, analisando uma alta quantidade de informações. É capaz de se corrigir e melhorar, assim consegue alcançar índices de acerto super elevados, com taxas de erro inferiores a 10-5. Isso significa ter um erro a cada 100.000 amostras!

Isso pode ser comparado ao nível de qualidade Sigma. Neste caso é possível atingir uma assertividade capaz de se enquadrar no nível 6 Sigma (3,4 defeitos por milhão) da Metodologia Seis Sigma.

Compreensão dos Clientes

A cada clique que damos estamos gerando um banco de dados de nossas preferências. O Aprendizado profundo permite que grandes empresas que já enxergam à tecnologia como uma aliada, processem esses dados para personalização do atendimento e da. É possível saber o que sugerir para os clientes, e principalmente quando.

Previsão de falhas

Processando dados complexos com eficiência e assertividade, aprendendo e se adaptando autonomamente, o Deep Learning permite a automatização de processos e a previsão de padrões de falhas. Saber quando irá acontecer um erro em sua produção é um grande aliado quanto a competitividade do mercado, e à redução de custos de produção.


Agora que você já sabe os benefícios que o Deep Learning pode trazer, vamos ver alguns exemplos de aplicações.

Exemplos de Aplicações no dia a dia

Você acha que estamos muito longe da Revolução das máquinas ou que temos privacidade na rede?

Sinto lhe informar que não, mas isso não necessariamente é algo ruim.

Veja alguns exemplos de como o Deep Learning está presente em nosso cotidiano, muitas vezes nos ajudando sem que a gente perceba.

  • Segurança: O reconhecimento facial que utilizamos para desbloquear nossos celulares é uma das principais funções do Aprendizado Profundo. Ele tem sido essencial para o desenvolvimento de em aparelhos particulares e também para uso da polícia no reconhecimento de fugitivos e procurados.
  • Assistentes de voz: Assistentes como a Alexa e a, são puramente desenvolvidas com Deep Learning. Sua capacidade de captar nossas preferências, detectar nossas vozes e entender nossas solicitações são resultados do Aprendizado Profundo.
  • Saúde: Assim como o Lean Healthcare impacta na redução de desperdícios e qualidade na área da saúde, os sistemas desenvolvidos com Deep Learning tem ajudado médicos na detecção de doenças como retinas afetadas pela diabetes e detecção de células cancerígenas.
  • Redes Sociais e Entretenimento: Redes sociais como Facebook e Instagram analisam suas principais interações para priorizar postagens e storys para você. Além deles, plataformas como Netflix e Spotify também são capazes de analisar suas preferências de conteúdo para futuras sugestões como séries e playlists.

Redes Neurais Artificiais

As Redes Neurais Artificiais são modelos computacionais análogos à conexões neurais do cérebro humano capazes de realizar o aprendizado de máquina, Machine Learning, bem como o reconhecimento de padrões (Pattern Recognition).

Esses modelos consistem em sistemas de neurônios conectados e são compostos basicamente por uma camada de entrada para receber o sinal, uma camada de saída que toma uma decisão sobre a entrada, e entre esses dois, um número arbitrário de camadas ocultas (hidden) que são o verdadeiro mecanismo computacional da rede, sendo que com uma camada oculta é possível aproximar qualquer função contínua.

Fluxograma de uma Rede Neural Artificial


Além disso, a determinação da quantidade de neurônios em cada camada, exceto a camada de saída, trata-se de algo empírico, no entanto, existem disponíveis em artigos e outras fontes diversos modelos já implementados que podem servir de referência para uma nova aplicação.

A quantidade de neurônios da camada de saída é igual a quantidade de classes do classificador (RN), por exemplo, um OCR (Optical Character Recognition) de 30 caracteres terá a camada de saída com 30 neurônios.

Processo de Aprendizagem

A propriedade mais importante das redes neurais é a habilidade de aprender com seu ambiente e com isso melhorar seu desempenho. Isso é feito através de um processo iterativo de ajustes aplicado a seus pesos, denominado de treinamento.

Vamos te dar um exemplo de dois dos métodos de aprendizagem mais utilizados, o método supervisionado e o não-supervisionado.

Método Supervisionado

Neste caso treina-se um conjunto de pares entrada-saída e a rede aprende a modelar a correlação entre essas entradas e saídas. Quando um padrão é inicialmente apresentado à rede, ela produz uma saída. Após medir o erro entre a resposta atual e a desejada, são realizados os ajustes apropriados nos pesos das conexões de modo a reduzir este erro para que a classificação desejada seja obtida. O aprendizado ocorre quando a rede neural atinge uma solução generalizada para uma classe de problemas.

Método Não-Supervisionado

Ao contrário do anterior, este método trabalha de maneira mais espontânea, sem saídas definidas. A partir da análise dos dados a inteligência artificial consegue estabelecer semelhanças e estruturas, por meio de lógicas de tentativa e erro.


Por último, mas não menos importante, vamos ver outros dois temas que estão sempre associados ao Deep Learning e que geram muita dúvida.

Deep Learning x Machine Learning x Inteligência Artificial

É comum ter dúvida sobre a definição exata de Deep Learning, Machine Learning e Inteligência Artificial pois todas estão correlacionadas entre si.

Vamos te dar um breve resumo das três.

Inteligência Artificial x Machine Learning x Deep Learning


Inteligência Artificial: A IA é a capacidade das máquinas em simular nosso raciocínio, ou seja, imitar algumas características humanas, como tomadas de decisões, reconhecimentos audiovisuais.

Machine Learning: O aprendizado de máquina é um dos subconjuntos da Inteligência Artificial. É a capacidade das máquinas aprenderem, se corrigirem ajustarem modelos a partir de uma grande quantidade de dados, com a mínima interferência humana.

Deep Learning: A Aprendizagem Profunda, é um desdobramento do machine Learning. Trata de redes neurais artificiais que imitam a complexidade e o funcionamento dos neurônios. São utilizadas para soluções complexas e precisas.

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Anna Carolina Dalalana

Anna Carolina Dalalana

Grad. em Engenharia Eletrônica pela Universidade Federal de Itajubá. Foi bolsista CNPQ para desenvolvimento de plataforma embarcada para aplicações biomêdicas por meio amplificação de movimento em imagem e voluntária da ONG Engenheiros Sem Fronteiras - Núcleo Itajubá desenvolvendo projetos de aquecedores solares de baixo custo para implementação em instituições de caridade. Green Belt em Lean Seis Sigma. Foi estagiária de Desenvolvimento de Produtos da aviação comercial da Embraer S.A., trabalhando diretamente com ensaios de sistemas aviônicos em laboratórios de simulação e no desenvolvimento de um projeto na área de Inteligência Artificial para detecção de falhas utilizando reconhecimento de imagem em testes automáticos. Especialista na produção de conteúdo na área de Pesquisa e Desenvolvimento do Grupo Voitto.

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