O Deep Learning (DL) é uma das formas mais avançadas e promissoras de Inteligência Artificial (IA). A tecnologia usa redes neurais artificiais para aprender com grandes quantidades de dados. Assim, ela realiza tarefas complexas, como reconhecimento de voz e imagem, tradução de idiomas e até mesmo condução de veículos autônomos.
Mas o que é o deep learning, como ele funciona, quais são suas vantagens, desafios e aplicações? Neste artigo, vamos explicar tudo o que você precisa saber sobre o deep learning, desde os seus conceitos básicos até os seus exemplos práticos. Acompanhe!
O que é o deep learning?
Em suma, o deep learning é um subcampo do aprendizado de máquina (machine learning), que é uma área da inteligência artificial que se concentra em criar algoritmos que possam aprender com dados e fazer previsões ou decisões. Aliás, o deep learning se diferencia do machine learning tradicional pelo tipo de dados que utiliza e pelos métodos que emprega. Assim, o deep learning pode processar dados não estruturados, como texto, imagem, áudio e vídeo, e extrair automaticamente os recursos mais relevantes para a análise. Ademais, o deep learning também utiliza redes neurais com várias camadas, que podem se ajustar e se adaptar à medida que recebem mais dados, melhorando a precisão das previsões.
O nome e a estrutura do deep learning são inspirados na neurociência, mas também se baseiam na matemática, na estatística e na ciência da computação. Assim, as redes neurais artificiais são sistemas computacionais que simulam o funcionamento do cérebro humano, usando algoritmos que imitam a forma como os neurônios biológicos se comunicam e aprendem.
Aliás, as redes neurais possuem várias camadas de unidades de processamento chamadas neurônios artificiais, que recebem, processam e transmitem informações. Cada neurônio se conecta a outros e tem um peso e um limiar associados. Se a saída de um neurônio individual for acima do valor do limiar, ele será ativado, enviando dados para a próxima camada da rede. Caso contrário, nenhum dado acaba transmitido. As redes neurais dependem de dados de treinamento para aprender e melhorar sua precisão ao longo do tempo. Por meio de um processo de ajuste dos pesos dos neurônios, as redes neurais podem reconhecer padrões, classificar e agrupar dados, fazer previsões e decisões, e resolver problemas complexos.
Deep Learning e Redes neurais
As redes neurais podem ter diferentes arquiteturas, como redes neurais artificiais, redes neurais convolucionais, redes neurais recorrentes e redes geradoras adversariais, que são adequadas para diferentes tipos de problemas e dados.
Nesse sentido, as redes neurais artificiais são as mais simples e básicas, e consistem em uma camada de entrada, uma ou mais camadas ocultas e uma camada de saída. Por outro lado, as redes neurais convolucionais são especializadas em processar dados visuais, como imagens e vídeos, e usam filtros e operações de convolução para extrair recursos de baixo e alto nível.
Já as redes neurais recorrentes são especializadas em processar dados sequenciais, como textos e áudios, e usam conexões de feedback e memória para capturar dependências temporais e espaciais. As redes geradoras adversariais são especializadas em gerar novos dados, como imagens e textos, e usam duas redes neurais, uma geradora e uma discriminadora, que competem entre si em um jogo de zero soma.
Vantagens do Deep Learning
O deep learning tem diversas vantagens em relação a outras formas de inteligência artificial, que podem ser resumidas da seguinte forma:
Capacidade de processar dados não estruturados:
Pode lidar com dados que não têm uma forma definida ou padronizada, como texto, imagem, áudio e vídeo, e que representam a maior parte dos dados disponíveis atualmente. O deep learning pode extrair automaticamente os recursos mais relevantes desses dados, sem a necessidade de pré-processamento ou engenharia de recursos manual.
Capacidade de aprender de forma hierárquica e abstrata:
O deep learning pode aprender de forma progressiva e não linear, usando redes neurais com várias camadas. Cada camada pode aprender recursos de diferentes níveis de complexidade e abstração, desde os mais simples e concretos até os mais complexos e abstratos. Por exemplo, em uma rede neural convolucional que processa imagens, as primeiras camadas podem aprender recursos como bordas, cores e formas, enquanto as últimas camadas podem aprender recursos como rostos, objetos e cenas.
Capacidade de se adaptar e se aprimorar com mais dados:
O deep learning pode se beneficiar do aumento da quantidade e da qualidade dos dados, e se ajustar e se adaptar à medida que recebe mais dados. Quanto mais dados o deep learning tiver, mais precisas e confiáveis serão suas previsões e decisões. Além disso, o deep learning pode usar técnicas como o aprendizado por transferência, o aprendizado semi-supervisionado e o aprendizado ativo, que permitem aproveitar os conhecimentos adquiridos em um domínio ou tarefa para outro domínio ou tarefa relacionado.
Capacidade de resolver problemas complexos e diversos:
O deep learning pode resolver problemas que exigem inteligência humana, como reconhecimento de voz e imagem, tradução de idiomas e até mesmo condução de veículos autônomos. O deep learning pode combinar diferentes tipos de dados, como texto, imagem, áudio e vídeo, e integrar diferentes tipos de redes neurais, como redes neurais convolucionais, redes neurais recorrentes e redes geradoras adversariais, para criar sistemas de inteligência artificial mais completos e robustos.
Desafios do Deep Learning
O DL também tem alguns desafios e limitações, que podem afetar seu desempenho e aplicabilidade. Alguns desses desafios são:
Necessidade de grandes quantidades de dados e recursos computacionais:
O deep learning requer uma grande quantidade de dados rotulados para treinar as redes neurais, e isso pode ser difícil, caro e demorado de obter. Além disso, o deep learning requer recursos computacionais de alto nível, como processadores, memória e armazenamento, e isso pode ser limitante, custoso e ineficiente para algumas aplicações.
Falta de interpretabilidade e explicabilidade:
O deep learning gera resultados impressionantes, mas também é difícil de entender e explicar como e por que os resultados acabam obtidos. As redes neurais são consideradas caixas pretas, que não revelam a lógica ou o raciocínio por trás de suas previsões ou decisões. Isso pode gerar problemas de confiança, responsabilidade e ética, especialmente em aplicações críticas, como saúde, segurança e justiça.
Possibilidade de erros e respostas imprecisas:
O deep learning pode cometer erros ou produzir respostas que não fazem sentido ou que são contraditórias. Isso pode acontecer por diversos motivos, como dados de baixa qualidade ou com ruído, hiperparâmetros inadequados, otimização insuficiente, sobreajuste ou subajuste, entre outros. Além disso, o deep learning pode ser vulnerável a ataques adversariais, que são técnicas que visam enganar ou manipular as redes neurais, introduzindo perturbações nos dados de entrada ou de saída.
Sensibilidade ao contexto e ambiguidade:
O deep learning pode ter dificuldade em entender o contexto e a intenção por trás das palavras ou das imagens, e pode interpretar de forma errada ou literal o que é dito ou mostrado. Isso pode gerar problemas de comunicação, compreensão e coerência, especialmente em aplicações que envolvem linguagem natural, como conversação, tradução e geração de texto. Além disso, o deep learning acaba influenciado por vieses ou preconceitos presentes nos dados, e isso pode gerar resultados injustos, discriminatórios ou ofensivos.
Quais são as aplicações do deep learning?
O deep learning tem diversas aplicações e serviços de inteligência artificial, que envolvem o processamento e a análise de dados não estruturados, como texto, imagem, áudio e vídeo. Algumas das principais aplicações do deep learning são:
Reconhecimento facial:
O deep learning também permite que sistemas de segurança, redes sociais e dispositivos móveis identifiquem e verifiquem rostos de pessoas com alta precisão e velocidade, usando redes neurais convolucionais. O reconhecimento facial serve para autenticação, monitoramento, entretenimento, entre outros.
Diagnósticos de saúde:
Aliás, o deep learning pode auxiliar médicos e profissionais da saúde na detecção e no tratamento de doenças, usando redes neurais para analisar imagens médicas, como radiografias, tomografias e ressonâncias, e extrair informações relevantes para o diagnóstico. O deep learning pode também ajudar na prevenção e na predição de doenças, usando técnicas de análise de dados e aprendizado por reforço.
Tradutores automáticos:
Facilita a comunicação entre pessoas que falam idiomas diferentes, usando redes neurais recorrentes para traduzir textos e áudios de forma natural e coerente, levando em conta o contexto e a gramática das línguas. Os tradutores automáticos ajudam para fins de educação, negócios, turismo, entre outros.
Filtros de spam:
O DL melhora a segurança e a qualidade dos e-mails, usando redes neurais para classificar as mensagens recebidas. Isto é, identificando como spam ou não spam, de acordo com o conteúdo, o remetente e o histórico do usuário. Os filtros de spam podem evitar fraudes, vírus, phishing, entre outros riscos .
Previsão do tempo:
O campo ajuda na previsão de fenômenos meteorológicos, usando redes neurais para processar grandes volumes de dados climáticos, como temperatura, pressão, umidade e vento, e gerar modelos preditivos com maior acurácia e confiabilidade. A previsão do tempo serve para fins de planejamento, agricultura, transporte, entre outros.
Assistente virtual:
O deep learning torna os assistentes virtuais mais inteligentes e interativos, usando redes neurais para compreender e responder às solicitações dos usuários. Seja por meio de texto ou voz, de forma personalizada e eficiente. Os assistentes virtuais ajudam para fins de informação, entretenimento, produtividade, entre outros.
Essas são algumas das áreas de aplicação, mas existem outras que também se beneficiam dessa tecnologia, como carros autônomos, jogos, robótica, educação, entretenimento, entre outras.
Futuro do Deep Learning (DL)
Decerto, DL é uma das formas mais avançadas e promissoras de inteligência artificial. Aliás, o campo pode trazer inovações e soluções para diversos problemas e desafios da sociedade.
O DL é uma forma de IA a base de redes neurais artificiais. Dessa forma, a tecnologia aprende com grandes quantidades de dados e realiza tarefas complexas. Assim como: reconhecimento de voz e imagem, tradução de idiomas e até mesmo condução de veículos autônomos.
O campo tem diversas vantagens, como aprender de forma hierárquica e abstrata, se adaptar e se aprimorar com mais dados. Sobretudo, resolver problemas complexos e diversos. No entanto, também tem alguns desafios – assim como qualquer tecnologia.
Sobretudo, o campo é extremamente promissor e revolucionário. Portanto, ainda iremos presenciar diversos processos de deep learning em ferramentas.
