O que é aprendizado profundo e o que isso tem a ver com a IA?

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por Stélio Inácio, fundador da Jon AI e especialista em IA

O que é aprendizado profundo e o que isso tem a ver com a IA?

Imagine que você queira ensinar uma criança a reconhecer um gato. Você não escreveria uma longa lista de regras como “se tem orelhas pontudas, bigodes, pêlo e cauda longa, então é um gato”. E se as orelhas do gato estiverem dobradas ou ele não tiver cauda? Em vez disso, você mostraria à criança centenas de fotos de gatos diferentes. Eventualmente, seu cérebro simplesmente... entenderia. Eles formariam sua própria compreensão intuitiva do que é “ser gato”.

No vasto universo da Inteligência Artificial, o Deep Learning é a técnica mágica que funciona exatamente assim. É um tipo específico e muito poderoso de aprendizado de máquina que está por trás da maioria das inovações de IA que você ouve falar atualmente, do ChatGPT aos carros autônomos. Em vez de ser programado com regras explícitas, um sistema de aprendizado profundo aprende reconhecendo padrões em enormes quantidades de dados.

O “profundo” no aprendizado profundo se refere à estrutura de seu cérebro, que é uma “rede neural artificial” com muitas camadas. Assim como um pensamento no cérebro humano passa por diferentes neurônios, cada um adicionando uma peça ao quebra-cabeça, os dados em um modelo de aprendizado profundo passam por várias camadas. As camadas iniciais podem aprender a identificar coisas simples, como bordas e cores. Camadas mais profundas combinam essas informações para reconhecer coisas mais complexas, como formas ou texturas. As camadas finais combinam *aquela* informações para reconhecer objetos inteiros, como o rosto de uma pessoa ou, na verdade, de um gato.

Auxílio visual: as camadas da compreensão

O Deep Learning usa uma rede neural em camadas. Cada camada aprende a identificar características cada vez mais complexas, desde linhas simples até objetos completos.

Um diagrama que mostra como uma rede neural identifica um gato, começando com a simples detecção de bordas nas primeiras camadas e aumentando até o reconhecimento total do objeto nas camadas finais.
Os dados fluem pela rede, com cada camada refinando a interpretação até que a saída final seja produzida.

Definição: Deep Learning

Um subcampo do aprendizado de máquina baseado em redes neurais artificiais com várias camadas (ou seja, camadas “profundas”). Ele permite que um computador aprenda padrões complexos diretamente de grandes quantidades de dados, como imagens, som e texto. É a tecnologia que impulsiona os modelos de IA mais avançados da atualidade.

Verificação rápida

A que se refere o termo “profundo” em Deep Learning?

Recapitulação: O que é aprendizado profundo?

O que abordamos:
  • O aprendizado profundo é um tipo poderoso de IA que aprende com grandes quantidades de dados, semelhante à forma como o cérebro humano aprende com a experiência.
  • Ele usa “redes neurais artificiais” de várias camadas para reconhecer padrões complexos.
  • O “profundo” se refere ao grande número de camadas nessas redes.
  • É a tecnologia principal por trás da maioria dos avanços modernos da IA.

Por que isso é importante:
  • Entender o aprendizado profundo ajuda você a entender como a IA se tornou tão poderosa tão rapidamente. É o mecanismo que permite que a IA entenda a linguagem, reconheça imagens e realize as incríveis tarefas que vemos hoje.

A seguir:
  • Exploraremos como esses incríveis modelos de aprendizado profundo foram realmente treinados.