O que é Aprendizado Profundo?

O aprendizado profundo funciona usando redes neurais artificiais, que são estruturas em várias camadas que analisam dados por meio de camadas de cálculos, permitindo que padrões complexos sejam identificados e previsões precisas sejam feitas.

Vamos pegar o exemplo de uma criança aprendendo a reconhecer pássaros em imagens. O pai aponta para o pássaro na imagem e faz o som correto. A criança então tenta imitar o som, que é corrigido pelo pai até que a criança entenda a palavra. Esse processo de aprendizado é semelhante ao funcionamento das redes neurais artificiais.

Uma rede neural artificial consiste em várias camadas, incluindo a camada de entrada, a camada oculta e a camada de saída, cada uma com seus próprios pesos e variáveis. Os nós em cada camada analisam diferentes características da imagem. Por exemplo, a camada mais baixa analisa o contraste de pixels brancos e pretos, enquanto a segunda camada distingue linhas com base nos dados da primeira camada. Ao calcular funções não-lineares em várias camadas, a camada de saída gera o valor final, que é a classificação e o reconhecimento da imagem.

Como esses tipos de redes neurais exigem várias camadas de neurônios para o processamento de dados, elas precisam ser comparadas camada por camada para operar, o que torna a complexidade computacional relativamente alta. É por isso que o aprendizado profundo é associado ao conceito de “profundidade”.