O que é Deep Learning e como funciona?
A Inteligência Artificial (AI) se tornou um dos assuntos mais falados dos últimos tempos, tanto por cientistas e engenheiros de dados em Data Science quanto por leigos que entendem pouco sobre o assunto.
Publicado em 17 de outubro de 2022
A Inteligência Artificial (AI) se tornou um dos assuntos mais falados dos últimos tempos, tanto por cientistas e engenheiros de dados em Data Science quanto por leigos que entendem pouco sobre o assunto.
A verdade é que há dois conceitos-chave que ajudam a compreender os avanços mais recentes em AI: o de Machine Learning e o de Deep Learning.
Esse último vem ganhando popularidade devido à sua supremacia em termos de precisão, especialmente quando treinado com grandes conjuntos de dados como o Big Data.
Se você deseja atuar com análise e ciência de dados, e quer saber mais sobre esse conceito, veio ao lugar certo! Explicamos neste post tudo o que você precisa saber sobre Deep Learning e como ele funciona para que não reste nenhuma dúvida.
Glossário
Afinal, o que é Deep Learning?
O Deep Learning (ou aprendizado profundo) é um subconjunto do Aprendizado de Máquina (ML) que imita a maneira como os seres humanos obtêm certos tipos de conhecimento. Para isso, ele conta com uma rede neural com três ou mais camadas.
Essas redes neurais buscam simular o comportamento do cérebro humano – mesmo estando longe de corresponder à sua capacidade – e permite que a Inteligência Artificial “aprenda” com grandes quantidades de dados.
O DL também é um elemento fundamental da ciência de dados, e tem seu uso associado à ciência estatística e à modelagem preditiva.
Parte importante do trabalho dos cientistas de dados, encarregados de coletar, analisar e interpretar grandes quantidades de dados, o aprendizado profundo torna esse processo muito mais rápido e fácil.
Enquanto os algoritmos tradicionais de Machine Learning são lineares, os de Deep Learning, por outro lado, são “empilhados” em uma hierarquia de complexidade e abstração crescentes.
Esse subconjunto do ML impulsiona muitos aplicativos e serviços de IA, servindo para melhorar a automação. A partir disso, essas ferramentas são capazes de realizar tarefas analíticas e físicas sem intervenção humana.
No Machine Learning tradicional, o processo de aprendizado é supervisionado e o programador precisa ser extremamente específico ao dizer ao computador que tipos de ações ele deve realizar.
No entanto, além de trabalho, esse processo de extração de recursos faz com que a taxa de sucesso do computador dependa inteiramente da capacidade do programador de definir com precisão um conjunto de recursos. Já no caso da aprendizagem profunda, o próprio programa cria o conjunto de recursos sozinho, sem a necessidade de supervisão. O chamado aprendizado não supervisionado não é só mais rápido, como também mais preciso.
Como funciona o Deep Learning na prática?
O processo de aprendizado dos programas de computador que usam deep learning se assemelha ao de uma criança aprendendo a identificar figuras e imagens. Cada algoritmo na hierarquia aplica uma transformação não linear à sua entrada e usa o que aprende para criar um modelo estatístico como saída.
As iterações continuam até que a saída atinja um nível aceitável de precisão. Enquanto isso, o número de camadas de processamento pelas quais os dados devem passar é o que inspira em profundidade o rótulo .
Como citado antes, as redes neurais de deep learning (ou redes neurais artificiais), tentam imitar o cérebro humano por meio de uma combinação de entradas de dados, pesos e vieses.
Essas redes consistem em várias camadas de nós interconectados, cada um baseado na camada anterior para refinar e otimizar a previsão ou categorização. Sendo assim, esses elementos trabalham juntos para reconhecer, classificar e descrever com precisão objetos dentro dos dados.
Abaixo, listamos os dois tipos principais de rede neural que norteiam o deep learning na prática:
- Redes neurais convolucionais (CNNs): usadas em aplicativos de visão computacional e classificação de imagens para detectar recursos e padrões dentro de uma imagem, o que permite tarefas como detecção e/ou reconhecimento de objetos;
- Redes neurais recorrentes (RNNs): são normalmente usadas em aplicativos de linguagem natural e reconhecimento de fala, pois aproveitam dados sequenciais ou de séries temporais.
Qual a diferença entre Deep Learning e Machine Learning?
O que diferencia os Machine Learning do Deep Learning são os tipos de dados com os quais cada um trabalha e pelos métodos nos quais aprende.
Os algoritmos de aprendizado de máquina aproveitam dados estruturados e rotulados para fazer previsões. Isso significa que recursos específicos são definidos a partir dos dados de entrada do modelo e organizados em tabelas.
Em contrapartida, o aprendizado profundo elimina parte do pré-processamento de dados que normalmente está envolvido no aprendizado de máquina.
Esses algoritmos podem ingerir e processar dados não estruturados, como texto e imagens, e automatizar a extração de recursos, removendo parte da dependência de especialistas humanos.
Exemplo: digamos que você tem um conjunto de fotos de diferentes animais de estimação e quer categorizar por “gato”, “cachorro”, “hamster”, etc.
Os algoritmos de aprendizado profundo podem determinar quais características (por exemplo, focinho) são mais importantes para distinguir um animal do outro. No caso do aprendizado de máquina, essa hierarquia de recursos é estabelecida manualmente por um especialista humano.
Os modelos de Machine Learning e Deep Learning também são capazes de diferentes tipos de aprendizado, que geralmente são categorizados como:
- Aprendizado supervisionado: utiliza conjuntos de dados rotulados para categorizar ou fazer previsões, o que requer algum tipo de intervenção humana para rotular os dados de entrada corretamente;
- Aprendizado não supervisionado: diferente do primeiro, não requer conjuntos de dados rotulados e, em vez disso, detecta padrões nos dados, agrupando-os por quaisquer características distintivas;
- Aprendizado por reforço: é um processo no qual um modelo aprende a se tornar mais preciso para realizar uma ação em um ambiente baseado em feedback para maximizar a recompensa.
Como Deep Learning vem sendo usado?
Uma vez que os modelos de Deep Learning processam informações de maneira semelhante ao cérebro humano, eles podem ser aplicados a muitas tarefas que as pessoas realizam.
De carros autônomos a serviços de tradução de idiomas, ferramentas de reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural (PLN) e softwares de reconhecimento de fala são apenas alguns casos de uso.
Alguns campos específicos nos quais o aprendizado profundo vem sendo usado ultimamente incluem:
- Experiência do cliente (CX). modelos de deep learning tem sido usados para chatbots. E, à medida que continua a amadurecer, espera-se que o aprendizado profundo seja implementado em vários negócios para aumentar a satisfação do cliente;
- Geração de texto: o aprendizado profundo tem servido para criar textos automaticamente, correspondendo à ortografia, gramática e estilo adequados do texto original;
- Aeroespacial e militar: detecção de objetos de satélites que identificam áreas de interesse, bem como zonas seguras ou inseguras para tropas;
- Automação industrial. melhoria da segurança do trabalhador em ambientes como fábricas e armazéns, fornecendo serviços que detectam automaticamente quando um trabalhador ou objeto está se aproximando demais de uma máquina;
- Adição de cor: a cor pode ser adicionada a fotos e vídeos em preto e branco usando modelos de aprendizado profundo. No passado, este era um processo manual extremamente demorado.
- Pesquisa médica: pesquisadores do câncer começaram a implementar o aprendizado profundo em sua prática como uma maneira de detectar automaticamente as células cancerígenas;
- Visão computacional: ao melhorar a visão computacional, o deep learning fornece aos computadores extrema precisão para detecção de objetos e classificação, restauração e segmentação de imagens.
Por que é importante conhecer o Deep Learning?
Confira alguns dos motivos para aprender e, se possível, dominar conceitos com o de Deep Learning:
- Capacidade de processamento: a capacidade de processar um grande número de recursos torna o aprendizado profundo muito poderoso ao lidar com dados não estruturados;
- Demanda profissional: à medida que o big data e o uso de AI se expandem, a demanda por cientistas de dados tende a aumentar. E o domínio do Deep Learning será um diferencial para a contratação.
Como o Deep Learning pode otimizar os processos de TI de uma empresa?
Confira algumas das motivos pelas quais os Deep Learning pode facilitar os processos de TI:
- Automação de recursos: os algoritmos de aprendizado profundo são capazes de executar tarefas complexas que geralmente exigem engenharia de recursos extensa;
- Redução de custos: embora o treinamento de deep learning possa ser caro, uma vez aprendido, pode ajudar a reduzir gastos desnecessários com manufatura, consultoria e previsões imprecisas;
- Resultados rápidos: uma vez treinado adequadamente, um modelo de aprendizado profundo se torna capaz de executar milhares de tarefas rotineiras e repetitivas em um período de tempo relativamente menor em comparação com um ser humano;
- Baixo risco de erro: nós, humanos, naturalmente cometemos erros, seja por descuido ou porque estamos exaustos. Esse não é o caso das redes neurais de DL. Um modelo de aprendizado profundo pode concluir milhares de atividades repetitivas em uma pequena fração de tempo que um humano levaria para fazê-las, e sem cometer falhas.
Exemplos de Deep learning
Você pode não ter se dado conta ainda, mas o deep learning já faz parte das nossas vidas. Alguns desses exemplos incluem:
Aplicativos de segurança
Os algoritmos de aprendizado profundo são usados para analisar e aprender com dados transacionais para identificar padrões perigosos que indicam possível atividade fraudulenta ou criminosa.
O reconhecimento facial e de fala, entre outros aplicativos de DP, melhoram a eficiência e a eficácia da análise investigativa, extraindo padrões e evidências de gravações de som, vídeo, imagens e documentos.
Serviços Financeiros
Bancos e instituições financeiras usam análises preditivas regularmente para impulsionar a negociação algorítmica de ações, avaliar os riscos de negócios para aprovações de empréstimos, detectar fraudes e ajudar a gerenciar carteiras de crédito e investimentos para clientes.
Atendimento ao Cliente
Os chatbots — usados em uma variedade de aplicativos, serviços e portais de atendimento ao cliente — são uma forma direta de IA.
Por meio de modelos de Deep Learning, alguns usam linguagem natural e até reconhecimento visual, comumente encontrados em menus semelhantes a call centers.
Com base nas respostas que recebe, o chatbot tenta responder a essas perguntas diretamente ou encaminhar a conversa para um usuário humano.
Assistentes virtuais como a Alexa, da Amazon, e a Siri, da Apple, estendem a ideia de um chatbot ao habilitar a funcionalidade de reconhecimento de fala.
Assistência Médica
O setor de saúde se beneficiou muito dos recursos de deep learning. Isso vai desde a digitalização de registros e imagens hospitalares até o uso de aplicativos de reconhecimento de imagem.
Além disso, esses modelos oferecem suporte a especialistas em imagens e radiologistas, ajudando-os a analisar e avaliar mais em menos tempo.
Como se aprofundar no assunto?
Há alguns conhecimentos básicos que você precisa levar em conta se quiser se aprofundar nos estudos de Deep Learning. O principais são:
- Linguagem Python: você precisa conhecer os fundamentos do Python antes de começar a aprender sobre Deep Learning. Um bom entendimento de bibliotecas como numpy e pandas ajudarão a entender como os dados são tratados;
- Conhecimentos matemáticos: o entendimento básico de álgebra linear, cálculo, probabilidade e estatística é a receita para iniciar o aprendizado de máquina sem problemas;
- Pré-processamento de dados: os dados que recebemos para fazer projetos de aprendizado de máquina geralmente não são perfeitos. Portanto, é preciso saber “limpar” esses dados antes de serem processados por algoritmos de Machine Learning. Então, busque entender como os dados costumam ser preparados;
- Algoritmos de aprendizado de máquina: você não precisa dominar todos os algoritmos de aprendizado de máquina existentes, mas deve pelo menos entender quais são os algoritmos de aprendizado de máquina mais usados, como Regressão Linear e Regressão Logística;
- Overfitting e Underfitting: saber identificar erros de modelagem como overfitting (um modelo excessivamente complexo) e underfitting (quando o modelo não se ajusta bem aos dados) é outro ponto que vale considerar para entender o funcionamento do DL;
- Conjuntos de dados: são exigidos muitos dados para criar e treinar um modelo de aprendizado profundo. Para ajudar a entender projetos de aprendizado de máquina, é preciso conhecer sobre esses conjuntos de dados. Plataformas como o Kaggle podem ser um bom lugar para começar;
- Função de custo ou função de perda: a função de custo (ou de perda) ajuda a entender a taxa de erro no treinamento de um conjunto de dados, por isso é importante conhecer sobre antes de continuar.
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