Deep Learning x Redes Neurais

Existem muitos conceitos e técnicas diferentes que compõem os campos da inteligência artificial (IA) e do aprendizado de máquina (ML). Dois desses conceitos são aprendizagem profunda e redes neurais.

Vamos definir corretamente cada um antes de mergulhar mais fundo: 

• Aprendizado profundo: Um subconjunto do aprendizado de máquina, o aprendizado profundo elimina parte do pré-processamento de dados que geralmente está envolvido no ML. Algoritmos de aprendizagem profunda podem processar dados não estruturados e, simplificando, é uma forma de automatizar análises preditivas.

• Redes neurais: As redes neurais também são um subconjunto do aprendizado de máquina e são fundamentais para os algoritmos de aprendizado profundo. Inspirados no cérebro humano, são compostos por várias camadas que dependem de dados de treinamento para melhorar sua precisão ao longo do tempo. 

O que é Deep Learning?

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 executar tarefas semelhantes às humanas, como reconhecimento de fala ou identificação de imagem. Por meio do aprendizado profundo, os sistemas podem melhorar suas habilidades de classificar, reconhecer, detectar e descrever usando dados. 

O aprendizado profundo desempenha um papel importante em muitas das tecnologias atuais, como Alexa e Siri. Envolve o treinamento de dados 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 geralmente utiliza dados estruturados e rotulados para fazer previsões, o aprendizado profundo pode usar dados não estruturados. Isso significa que muito do pré-processamento de dados normalmente envolvido com aprendizado de máquina é eliminado. Os algoritmos de aprendizado profundo ingerem e processam esses dados, que podem incluir itens como texto e imagens, e automatizam a extração de recursos. Tudo isso significa que o aprendizado profundo depende menos de humanos do que outros métodos. 

Algoritmos de aprendizado profundo também usam processos de gradiente descendente e retropropagação para se tornarem mais precisos. Isto também lhes permite fazer previsões com base em novos dados que nunca encontraram. 

Os modelos de aprendizagem profunda podem realizar diferentes tipos de métodos de aprendizagem. Por exemplo, eles podem passar por aprendizagem não supervisionada, o que não requer conjuntos de dados rotulados. Esta técnica de aprendizagem permite que os modelos detectem padrões nos dados e os agrupem por determinadas 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 elas que permitem que os programas de computador reconheçam padrões e resolvam problemas nos campos de IA, aprendizado de máquina e aprendizado profundo.

Muitas vezes chamadas de redes neurais artificiais (RNAs), as redes neurais são fundamentais para o aprendizado profundo. Inspirados no cérebro humano, sua estrutura imita 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 ao longo do tempo, o que permite que sejam usadas para uma variedade de aplicações. 

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

• Redes neurais artificiais (ANNs): Um dos tipos mais comuns de redes de aprendizado profundo, as RNAs são redes computacionais de inspiração biológica que consistem em três ou mais camadas. Eles são usados ​​para resolver uma ampla gama de problemas envolvendo reconhecimento de fala, tradução de texto e muito mais.

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

• Redes Neurais Recorrentes (RNNs): Mais um tipo principal de redes de aprendizagem profunda, as RNNs usam dados sequenciais ou dados de séries temporais para resolver problemas relacionados à tradução de idiomas e ao processamento de linguagem natural (PNL).

Principais diferenças entre aprendizado profundo e redes neurais

Apesar do aprendizado profundo incorporar redes neurais em sua arquitetura, há uma grande diferença entre os dois. 

Além de serem definidos de forma diferente, há também 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 retransmite 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 separada. Um valor de peso é conectado a cada conexão e 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 direta, que entrega o “valor previsto”. A segunda é a propagação reversa, que entrega o “valor de erro”.

• Taxa de Aprendizagem: A taxa de aprendizado de uma rede neural determina com que rapidez ou lentidão 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 chipset da placa-mãe.

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

• RAM: Algoritmos de aprendizado profundo exigem alto uso de CPU e área de estágio, além de grandes quantidades de RAM.

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

Algumas diferenças mais importantes entre redes neurais e aprendizado profundo incluem o tempo necessário para treinar a rede. As redes neurais requerem 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 apresentam desempenho superior. 

Os conceitos de aprendizado profundo e redes neurais são fundamentais para as tecnologias de inteligência artificial atuais. 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 com muito mais eficiência do que os humanos poderiam realizar sozinhos.