O mundo da tecnologia vem evoluindo rapidamente e introduzindo conceitos que até décadas atrás eram impensáveis. É o caso do deep learning, um “ramo” do machine learning que está se tornando muito popular nos dias atuais.
E mesmo que você nunca tenha ouvido falar desse termo, certamente fez uso dele, já que o deep learning está presente em muitas tecnologias utilizadas atualmente. Nesse sentido, podemos contabilizar alguns serviços de streaming de vídeo, música e sistemas operacionais de celulares — o Face ID dos iPhones mais recentes é um exemplo disso.
Dito isso, vamos entender melhor o funcionamento do deep learning, suas premissas básicas, principais usos e outras curiosidades sobre esse tema. Aproveite a leitura a seguir!
O que é o deep learning?
Deep learning é um segmento do machine learning que tem como base a tecnologia das redes neurais artificiais. Ele funciona por meio da identificação de padrões, que permitem um processamento profundo para adquirir algum aprendizado.
Já as redes neurais, na prática, atuam como um “simulador” do cérebro humano, onde o principal objetivo é criar resultados dinâmicos a partir de um conjunto de dados. Essas redes buscam emular o comportamento dos neurônios, transformando os computadores em verdadeiras máquinas de aprendizado.
Para efeito de comparação, enquanto uma rede neural tradicional possui três camadas, uma de entrada, uma de saída e uma intermediária, uma rede de deep learning possui mais de uma camada intermediária. Quanto mais camadas, mais profunda é a rede e, dependendo dos dados em mãos, maior a capacidade de ela aprender.
Fonte: Arquitetura de uma Rede Neural MLP by Laryssa Canhaço De Assis. Adaptado de Fernandes (2005)
Assim, para avançarmos na compreensão desse conceito, vamos conhecer um pouco mais da história do deep learning e das redes neurais artificiais.
Como surgiu o deep learning e as redes neurais artificiais?
Como falamos anteriormente, o deep learning é um segmento do machine learning que atua como base nas redes neurais. Essas últimas já eram teorizadas na década de 50, onde os primeiros registros científicos sinalizam a tentativa de reprodução do cérebro humano.
No entanto, a baixa capacidade de processamento computacional da época era uma grande barreira para que o avanço nesse campo fosse possível. Os primeiros computadores eram lentos, desajeitados e não conseguiam funcionar por muito tempo.
Fonte: A Diferença Entre Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning
Mas isso mudou com a evolução da computação nas décadas posteriores. Se antigamente os gigantescos computadores não tinham poder suficiente para processar dados, atualmente até dispositivos móveis podem receber funcionalidades da categoria.
Dito isso, as redes neurais profundas foram tiradas do papel e abriram, assim, novos caminhos para que os computadores aprendam a partir de dados reais e solucionem problemas do dia-a-dia das pessoas, das empresas e das indústrias.
Aplicações práticas: como funciona a aprendizagem profunda?
O funcionamento do deep learning, no sentido macro, é bem simples. De forma abstrata, podemos dizer que a rede neural utiliza o conceito de neurônios para entender padrões e, assim, transformar dados em informações úteis.
Então, com mais camadas de neurônios, torna-se possível o aprendizado de características mais complexas a partir dos dados, o que aumenta a capacidade, é possível aumentar a capacidade de inteligência de um dispositivo computacional, o que ajuda na concepção de ferramentas incríveis.
Portanto, o deep learning, como o nome sugere, permite que o aprendizado computacional mergulhe profundamente nos dados e extraia deles mais informações úteis para aplicações reais.
Nesse ponto, imaginamos que você está se perguntando qual é a aplicação prática e real dessa tecnologia, certo? Depois do que falamos aqui, é natural que essa dúvida aconteça. E, nesse sentido, podemos dizer que o funcionamento do deep learning é extremamente útil no dia a dia.
Confira algumas aplicações:
- Processamento de Imagem;
- Processamento de Linguagem Natural;
- Aplicações em Medicina;
- Aplicações de Reconhecimento de Imagens, sejam rostos, animais, veículos etc;
- Auxílio no diagnóstico de exames de câncer de mama, alzheimer, doenças cardiovascular, câncer de pele e AVCs;
- Aplicações em desenvolvimento de medicamentos;
- Recomendações de notícias;
- Recomendações de seriados e músicas no seu streaming favorito;
- Entre outras aplicações.
Ainda não ficou claro o que é uma rede neural e o conceito de deep learning? Então, separamos esse vídeo didático para esclarecer as dúvidas:
https://www.youtube.com/watch?v=1_c_MA1F-vU
Redes Neurais e Machine Learning. Fonte: Nerdologia Tech
Leia também: Mitos sobre Machine Learning: 12 itens para conhecer e entender mais sobre o conceito
O futuro está apenas começando
O machine learning ainda está dando seus primeiros passos no mundo real. Apesar de já ser usado por muitas empresas, ainda existe um caminho muito longo para ser percorrido e, com certeza, veremos muitos usos para essa tecnologia fascinante.
Em geral, podemos falar que as possibilidades são inúmeras, cabendo aos desenvolvedores usarem a tecnologia da melhor forma possível, conforme a necessidade surgir e, da mesma forma, a capacidade computacional permitir.
Mas a única certeza que fica é de que o deep learning — e outros segmentos do machine learning — vão revolucionar o setor computacional para proporcionar resultados incríveis nas áreas de entretenimento, saúde, marketing, economia, entre outros.
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