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

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

Recapitulação: O que é aprendizado profundo?