Aprendizado Profundo contra Redes Neurais

Existem muitos conceitos e técnicas que compõem os campos de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (AM). Dois desses conceitos são aprendizado profundo e redes neurais.

Vamos definir cada um corretamente antes de mergulhar mais fundo:

• Aprendizado Profundo: Um subconjunto do aprendizado de máquina, o aprendizado profundo elimina parte do pré-processamento de dados normalmente envolvido com o AM. Os algoritmos de aprendizado profundo podem processar dados não estruturados e, simplesmente, é uma maneira de automatizar a análise preditiva.

• Redes Neurais: As redes neurais também são um subconjunto do aprendizado de máquina e são fundamentais para os algoritmos de aprendizado profundo. Inspiradas no cérebro humano, elas são compostas por várias camadas que dependem de dados de treinamento para melhorar sua precisão com o tempo.

O que é Aprendizado Profundo?

O aprendizado profundo tenta imitar o cérebro humano, permitindo que os sistemas agrupem dados e façam previsões incrivelmente precisas. É um subconjunto do aprendizado de máquina que treina um computador para realizar tarefas semelhantes às humanas, como reconhecimento de voz ou identificação de imagens. Por meio do aprendizado profundo, os sistemas podem melhorar suas habilidades para classificar, reconhecer, detectar e descrever usando dados.

O aprendizado profundo desempenha um papel importante em muitas das tecnologias de hoje, como Alexa e Siri. Ele envolve o treinamento de um computador por meio de algoritmos profundos para aprender autonomamente, reconhecendo padrões usando camadas de processamento.

Ao contrário do aprendizado de máquina clássico, que normalmente utiliza dados estruturados e rotulados para fazer previsões, o aprendizado profundo pode usar dados não estruturados. Isso significa que grande parte do pré-processamento de dados normalmente envolvido com o aprendizado de máquina é eliminada. Os algoritmos de aprendizado profundo ingerem e processam esses dados, que podem incluir coisas como texto e imagens, e automatizam a extração de recursos. Tudo isso significa que o aprendizado profundo depende menos dos humanos do que outros métodos.

Os algoritmos de aprendizado profundo também utilizam os processos de descida de gradiente e retropropagação para se tornarem mais precisos. Isso também permite que eles façam previsões com base em novos dados que nunca encontraram.

Os modelos de aprendizado profundo podem realizar diferentes tipos de métodos de aprendizado. Por exemplo, eles podem passar por aprendizado não supervisionado, que não requer conjuntos de dados rotulados. Essa técnica de aprendizado permite que os modelos detectem padrões nos dados e os agrupem por certas características, tudo sem a ajuda da supervisão humana.

O que são Redes Neurais?

As redes neurais compõem o processo de aprendizado de máquina e são o que permite que os programas de computador reconheçam padrões e resolvam problemas nos campos de IA, AM e aprendizado profundo.

Frequentemente referidas como redes neurais artificiais (RNAs), as redes neurais são fundamentais para os algoritmos de aprendizado profundo. Inspiradas no cérebro humano, sua estrutura imita os neurônios biológicos.

As redes neurais têm camadas de nós que contêm uma camada de entrada, uma ou mais camadas ocultas e uma camada de saída. Cada neurônio artificial, ou nó, se conecta a outro. As redes neurais dependem de dados de treinamento para aprender e melhorar suas previsões com o tempo, o que as permite serem usadas para uma variedade de aplicações.

Também é importante notar que existem alguns tipos diferentes de redes neurais:

• Redes Neurais Artificiais (RNAs): Um dos tipos mais comuns de redes de aprendizado profundo, as RNAs são redes computacionais biologicamente inspiradas, compostas por três ou mais camadas. Elas são usadas para resolver uma ampla gama de problemas que envolvem reconhecimento de voz, tradução de texto e muito mais.

• Redes Neurais Convolucionais (RNCs): Outro tipo de rede de aprendizado profundo são as RNCs, que são especialmente úteis para tarefas de visão computacional e reconhecimento de imagens. Superiores a outras redes neurais, as RNCs são incrivelmente eficientes com entradas de imagem, sinal de áudio ou fala. Elas dependem de três principais tipos de camadas: a camada convolucional, a camada de pooling e a camada totalmente conectada (FC).

• Redes Neurais Recorrentes (RNRs): Outro tipo principal de rede de aprendizado profundo, as RNRs usam dados sequenciais ou de série temporal para resolver problemas relacionados à tradução de linguagem e processamento de linguagem natural (PLN).

Principais Diferenças entre Aprendizado Profundo e Redes Neurais

Apesar de o aprendizado profundo incorporar redes neurais dentro de sua arquitetura, há uma diferença gritante entre os dois.

Além de serem definidos de forma diferente, também há uma grande diferença em suas estruturas.

Alguns dos principais componentes de uma rede neural incluem:

• Neurônios: Uma função matemática projetada para simular o funcionamento de um neurônio biológico. Ele calcula a média ponderada da entrada de dados e relata as informações por meio de uma função não linear.

• Conexão e Pesos: As conexões conectam um neurônio em uma camada a outro neurônio na mesma camada ou em uma camada diferente. Um valor de peso está conectado a cada conexão, e ele representa a força da conexão entre as unidades.

• Função de Propagação: As redes neurais consistem em duas funções de propagação. A primeira é a propagação para a frente, que entrega o “valor previsto”. A segunda é a propagação para trás, que entrega o “valor de erro”.

• Taxa de Aprendizado: A taxa de aprendizado de uma rede neural determina quão rapidamente ou lentamente os valores de peso do modelo serão atualizados.

Alguns dos principais componentes de um modelo de aprendizado profundo incluem:

• Placa-Mãe: Os modelos de aprendizado profundo são alimentados pelo conjunto de chips da placa-mãe.

• Processadores: Os modelos de aprendizado profundo exigem GPUs com base no número de núcleos e no custo do processador.

• RAM: Os algoritmos de aprendizado profundo exigem alto uso de CPU e área de estágio, e eles exigem quantidades massivas de RAM.

• PSU: Devido às altas demandas de memória, é importante para os modelos de aprendizado profundo empregar uma grande PSU que possa lidar com as funções complexas.

Algumas das principais diferenças entre redes neurais e aprendizado profundo incluem o tempo necessário para treinar a rede. As redes neurais exigem menos tempo do que os modelos de aprendizado profundo para treinar a rede. Os modelos de aprendizado profundo também são mais precisos do que as redes neurais e mostram um desempenho superior.

Os conceitos de aprendizado profundo e redes neurais são fundamentais para as tecnologias de inteligência artificial de hoje. Eles ajudam a automatizar tarefas intelectuais que antes eram realizadas por humanos. E no mundo digital de hoje, a IA está sendo usada por empresas de todos os tamanhos e para todos os tipos de tarefas, que estão sendo realizadas de forma muito mais eficiente do que os humanos poderiam alcançar sozinhos.