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O que é aprendizado profundo?

Aprendizado profundo definido

O aprendizado profundo é um subconjunto do machine learning (ML), em que redes neurais artificiais - algoritmos modelados para funcionar como o cérebro humano - aprendem com grandes quantidades de dados.

Como funciona o aprendizado profundo?

O aprendizado profundo é desenvolvido por camadas de redes neurais, que são algoritmos modelados livremente no modo como os cérebros humanos funcionam. O treinamento com grandes quantidades de dados é o que configura os neurônios na rede neural. O resultado é um modelo de aprendizado profundo que, uma vez treinado, processa novos dados. Os modelos de aprendizado profundo absorvem informações de várias fontes de dados e analisam esses dados em tempo real, sem a necessidade de intervenção humana. No aprendizado profundo, as unidades de processamento gráfico (GPUs) são otimizadas para modelos de treinamento porque podem processar vários cálculos simultaneamente.

O aprendizado profundo é o que impulsiona muitas tecnologias de inteligência artificial (IA) que podem melhorar a automação e as tarefas analíticas. A maioria das pessoas encontra aprendizado profundo todos os dias quando navega na internet ou usa seus telefones celulares. Entre inúmeras outras aplicações, o aprendizado profundo gera legendas para vídeos do YouTube, executa o reconhecimento de fala em telefones e alto-falantes inteligentes, fornece reconhecimento facial para fotografias e habilita carros autônomos. E à medida que cientistas de dados e pesquisadores lidam com projetos de aprendizado profundo cada vez mais complexos - aproveitando estruturas de aprendizado profundo - esse tipo de inteligência artificial se tornará cada vez mais uma parte maior do nosso dia a dia.

Qual é a diferença entre aprendizado profundo e redes neurais?

Aprendizado profundo versus redes neurais

Em termos simples, o aprendizado profundo é um nome para redes neurais com muitas camadas.

Para fazer sentido de dados observacionais, como fotos ou áudio, redes neurais passam dados por camadas de nós interconectadas. Quando as informações passam por uma camada, cada nó dessa camada executa operações simples nos dados e transmite os resultados de forma seletiva para outros nós. Cada camada subsequente se concentra em um recurso de nível superior ao último, até que a rede crie a saída.

Entre a camada de entrada e a camada de saída estão camadas ocultas. É aqui que entra a distinção entre redes neurais e aprendizado profundo: uma rede neural básica pode ter uma ou duas camadas ocultas, enquanto uma rede de aprendizado profundo pode ter dezenas – ou até centenas – de camadas. Aumentar o número de diferentes camadas e nós pode aumentar a precisão de uma rede. No entanto, mais camadas também podem significar que um modelo exigirá mais parâmetros e recursos computacionais.

O aprendizado profundo classifica as informações por meio de camadas de redes neurais, que têm um conjunto de entradas que recebem dados brutos. Por exemplo, se uma rede neural for treinada com imagens de aves, ela poderá ser usada para reconhecer imagens de aves. Mais camadas permitem resultados mais precisos, como distinguir uma ramificação de um corvo em comparação com distinguir uma ramificação de uma galinha. Redes neurais profundas, que estão por trás de algoritmos de aprendizado profundo, têm várias camadas ocultas entre os nós de entrada e saída, o que significa que eles são capazes de realizar classificações de dados mais complexas. Um algoritmo de aprendizado profundo deve ser treinado com grandes conjuntos de dados e, quanto mais dados receber, mais preciso será; ele precisará ser alimentado com milhares de fotos de pássaros antes de poder classificar com precisão novas fotos de pássaros.

Quando se trata de redes neurais, treinar o modelo de aprendizado profundo é muito intensivo em recursos. É quando a rede neural ingere entradas, que são processadas em camadas ocultas usando pesos (parâmetros que representam a força da conexão entre as entradas) que são ajustados durante o treinamento, e o modelo então faz uma previsão. Os pesos são ajustados com base nos insumos de treinamento para fazer previsões melhores. Os modelos de aprendizado profundo passam muito tempo no treinamento de grandes volumes de dados, e é por isso que a computação de alto desempenho é tão importante.

As GPUs são otimizadas para cálculos de dados e são projetadas para desempenho rápido de cálculos de matriz em larga escala. As GPUs são mais adequadas para execução paralela para machine learning em larga escala (ML) e problemas de aprendizado profundo. Como resultado, os aplicativos ML que executam alto número de cálculos em grandes quantidades de dados estruturados ou não estruturados - como imagem, texto e vídeo - aproveitam o bom desempenho.

5 principais motivos para usar o aprendizado profundo

Um dos principais benefícios do aprendizado profundo é que suas redes neurais são usadas para revelar insights e relacionamentos ocultos de dados que anteriormente não eram visíveis. Com modelos de machine learning mais robustos, que podem analisar dados grandes e complexos, as empresas podem melhorar a detecção de fraudes, o gerenciamento da cadeia de suprimentos e a segurança cibernética, aproveitando o seguinte:

Analisando dados não estruturados

Os algoritmos de aprendizado profundo podem ser treinados para analisar dados de texto analisando postagens de mídia social, notícias e pesquisas para fornecer informações valiosas sobre negócios e clientes.

Rótulo de dados

O aprendizado detalhado requer dados rotulados para o treinamento. Depois de treinado, ele pode rotular novos dados e identificar diferentes tipos de dados sozinho.

Engenharia de recursos

Um algoritmo de aprendizado profundo pode economizar tempo porque não requer que os seres humanos extraiam recursos manualmente dos dados brutos.

Eficiência

Quando um algoritmo de aprendizado profundo é treinado corretamente, ele pode executar milhares de tarefas repetidas vezes, mais rápido que os humanos.

Treinamento

As redes neurais usadas no aprendizado profundo têm a capacidade de ser aplicadas a vários tipos de dados e aplicações diferentes. Além disso, um modelo de aprendizado profundo pode se adaptar treinando novamente com novos dados.

Qual é a diferença entre IA, machine learning e aprendizado profundo?

AI, machine learning e aprendizado profundo estão relacionados, mas eles têm recursos distintos:

Inteligência Artificial (IA)

A inteligência artificial permite que computadores, máquinas ou robôs imitam as capacidades de um ser humano, como tomar decisões, reconhecer objetos, resolver problemas e entender a linguagem.

Machine learning (ML)

O machine learning é um subconjunto da IA centrado na criação de aplicações que podem aprender com os dados para melhorar sua precisão ao longo do tempo, sem intervenção humana. Os algoritmos de machine learning podem ser treinados para encontrar padrões para tomar melhores decisões e previsões, mas isso geralmente requer intervenção humana.

Aprendizado profundo

O aprendizado profundo é um subconjunto do machine learning que permite que os computadores resolvam problemas mais complexos. Os modelos de aprendizado profundo também podem criar novos recursos por conta própria.

5 usos para aprendizado profundo

Mídia social

O aprendizado profundo pode ser usado para analisar um grande número de imagens, o que pode ajudar as redes sociais a descobrir mais sobre seus usuários. Isso melhora os anúncios direcionados e segue as sugestões.

Finanças

Redes neurais em aprendizado profundo podem ser usadas para prever valores de ações e desenvolver estratégias comerciais, além de poder detectar ameaças à segurança e proteger contra fraudes.

Assistência médica

O aprendizado profundo pode desempenhar um papel fundamental no campo da assistência médica, analisando tendências e comportamentos para prever doenças em pacientes. Os profissionais de saúde também podem empregar algoritmos de aprendizado profundo para decidir os testes e tratamentos ideais para seus pacientes.

Segurança cibernética

O aprendizado profundo pode detectar ameaças avançadas melhor do que as soluções de malware tradicionais, reconhecendo novas atividades suspeitas, em vez de responder a um banco de dados de ameaças conhecidas.

Assistentes digitais

Assistentes digitais representam alguns dos exemplos mais comuns de aprendizado profundo. Com a ajuda do processamento de linguagem natural (NLP), Siri, Cortana, Google e Alexa podem responder a perguntas e se adaptar aos hábitos do usuário.

Roteiros para aplicação de aprendizado profundo

Embora sejam descobertos novos usos para o aprendizado profundo, é ainda um campo em evolução com certas limitações:

Grandes quantidades de dados

Para obter respostas mais abstratas e informativas, o aprendizado profundo exige grandes volumes de dados para treinamento. Semelhante a um cérebro humano, um algoritmo de aprendizado profundo precisa de exemplos para que ele possa aprender com erros e melhorar seu resultado.

Falta de flexibilidade

As máquinas continuam a aprender de forma muito estreita, o que pode levar a erros. Redes de aprendizado profundo precisam de dados para resolver um problema específico. Se for solicitado que você execute uma tarefa fora desse escopo, provavelmente ela falhará.

Falta de transparência

Embora passe por milhões de pontos de dados para encontrar padrões, pode ser difícil entender como uma rede neural chega à sua solução. Essa falta de transparência sobre como eles processam dados dificulta a identificação de vieses indesejados e a explicação de previsões.

Apesar desses obstáculos, os cientistas de dados estão cada vez mais próximos de construir modelos de aprendizado profundo altamente precisos que podem aprender sem supervisão - o que tornará o aprendizado profundo mais rápido e menos trabalhoso

Produtos e soluções de aprendizado profundo

Com a explosão de dados comerciais, os cientistas de dados precisam ser capazes de explorar e construir modelos de aprendizado profundo rapidamente e com mais flexibilidade do que o hardware de TI tradicional on-premises pode fornecer.

A Oracle Cloud Infrastructure (OCI) oferece a melhor computação com relação preço-desempenho para cargas de trabalho com uso intenso de dados, armazenamento rápido na nuvem e rede com alta latência e baixa taxa com RDMA de 100 Gbps. A OCI também fornece instâncias de computação GPU para aprendizado profundo, imagens fáceis de implementar e a flexibilidade para executar uma estação de trabalho GPU única ou um cluster de configurações GPU de vários GPUs.

Para criar, treinar e implementar modelos de machine learning em infraestrutura de nuvem de alto desempenho, experimente o Oracle Cloud Infrastructure Data Science. Os cientistas de dados podem construir e treinar modelos de aprendizado profundo em muito menos tempo usando GPUs em sessões de notebook. Eles também podem selecionar a quantidade de recursos de computação e armazenamento necessários para lidar com projetos de qualquer porte, sem se preocupar com provisionamento ou manutenção de infraestrutura. Além disso, o OCI Data Science acelera a construção de modelos simplificando as tarefas de ciência de dados, como acesso a dados, seleção de algoritmos e explicação do modelo.