O que é Aprendizagem Profunda e Rede Neural

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Redes Neurais
e
Aprendizagem Profunda
são atualmente as duas hot buzzwords que estão sendo usadas hoje em dia com a Inteligência Artificial. Os recentes desenvolvimentos no mundo da Inteligência Artificial podem ser atribuídos a estes dois como eles têm desempenhado um papel significativo na melhoria da inteligência da IA.

Olhe à sua volta e encontrará cada vez mais máquinas inteligentes à sua volta. Graças às Redes Neurais e à Aprendizagem Profunda, trabalhos e capacidades que antes eram considerados o forte dos humanos estão agora sendo realizados por máquinas. Hoje, Máquinas não são mais feitas para comer algoritmos mais complexos, mas ao invés disso, elas são alimentadas para se tornarem sistemas autônomos e autodidatas capazes de revolucionar muitas indústrias ao redor.

Redes Neurais
e
Aprendizagem Profunda
têm dado enorme sucesso aos pesquisadores em tarefas como reconhecimento de imagem, reconhecimento de fala, encontrar relações mais profundas em um conjunto de dados. Auxiliadas pela disponibilidade de grandes quantidades de dados e poder computacional, as máquinas podem reconhecer objetos, traduzir a fala, treinar-se para identificar padrões complexos, aprender a elaborar estratégias e fazer planos de contingência em tempo real

.

Então, como é que isto funciona exactamente? Você sabe que tanto as Redes Neutras como a Aprendizagem Profunda se relacionam, de fato, para entender a Aprendizagem Profunda, você deve primeiro entender sobre as Redes Neuronais? Leia mais para saber mais.

O que é uma rede neural

Uma rede neural é basicamente um padrão de programação ou um conjunto de algoritmos que permite ao computador aprender com os dados observacionais. Uma rede neural é semelhante a um cérebro humano, que trabalha reconhecendo os padrões. Os dados sensoriais são interpretados usando uma máquina de percepção, rotulagem ou agrupamento de entrada bruta. Os padrões reconhecidos são numéricos, incluídos em vetores, em que os dados tais como imagens, som, texto, etc. são traduzidos.

Pense em Rede Neural! Pense como funciona um cérebro humano

Como mencionado acima, uma rede neural funciona como um cérebro humano; ela adquire todo o conhecimento através de um processo de aprendizagem. Depois disso, os pesos sinápticos armazenam o conhecimento adquirido. Durante o processo de aprendizagem, os pesos sinápticos da rede são reformados para atingir o objetivo desejado.

Assim como o cérebro humano, as Redes Neurais funcionam como sistemas não-lineares de processamento paralelo de informação que rapidamente executam computações como o reconhecimento e percepção de padrões. Como resultado, essas redes funcionam muito bem em áreas como reconhecimento de voz, áudio e imagem, onde os inputs/sinais são inerentemente não-lineares.

Em palavras simples, você pode se lembrar da Rede Neural como algo capaz de armazenar conhecimento como um cérebro humano e usá-lo para fazer previsões.

Estrutura de Redes Neurais



(Crédito de imagem: Mathworks)

As Redes Neurais são compostas por três camadas,

1. Camada de entrada,
2. Camada escondida, e
3. Camada de saída.

Cada camada consiste em um ou mais nós, como mostrado no diagrama abaixo por pequenos círculos. As linhas entre os nós indicam o fluxo de informações de um nó para o outro. A informação flui da entrada para a saída, ou seja, da esquerda para a direita (em alguns casos, pode ser da direita para a esquerda ou de ambas as maneiras).

Os nós da camada de entrada são passivos, o que significa que eles não modificam os dados. Recebem um único valor em sua entrada e duplicam o valor para suas saídas múltiplas. Considerando que, os nós da camada oculta e de saída estão ativos. Assim que podem eles modificar os dados.

Em uma estrutura interconectada, cada valor da camada de entrada é duplicado e enviado para todos os nós ocultos. Os valores que entram em um nó oculto são multiplicados por pesos, um conjunto de números predeterminados armazenados no programa. As entradas ponderadas são então adicionadas para produzir um único número. As redes neurais podem ter qualquer número de camadas e qualquer número de nós por camada. A maioria das aplicações usa a estrutura de três camadas com um máximo de algumas centenas de nós de entrada

Exemplo de rede neural

Considere uma rede neural reconhecendo objetos em um sinal de sonar, e há 5000 amostras de sinal armazenadas no PC. O PC tem que descobrir se estas amostras representam um submarino, baleia, iceberg, rochas marinhas, ou nada? Métodos convencionais de DSP abordariam este problema com matemática e algoritmos, tais como correlação e análise de espectro de frequência.

Enquanto com uma rede neural, as 5000 amostras seriam alimentadas para a camada de entrada, resultando em valores popping da camada de saída. Ao selecionar os pesos adequados, a saída pode ser configurada para relatar uma ampla gama de informações. Por exemplo, pode haver saídas para: submarino (sim/não), rocha marinha (sim/não), baleia (sim/não), etc.

Com outros pesos, as saídas podem classificar os objetos como metálicos ou não-metálicos, biológicos ou não-biológicos, inimigos ou aliados, etc. Sem algoritmos, sem regras, sem procedimentos; apenas uma relação entre a entrada e a saída ditada pelos valores dos pesos selecionados.

Agora, vamos entender o conceito de Aprendizagem Profunda.

O que é um aprendizado profundo

O aprendizado profundo é basicamente um subconjunto de Redes Neurais; talvez você possa dizer uma Rede Neural complexa com muitas camadas ocultas nela.

Tecnicamente falando, a aprendizagem profunda também pode ser definida como um poderoso conjunto de técnicas de aprendizagem em redes neurais. Refere-se a redes neurais artificiais (RNA) que são compostas de muitas camadas, conjuntos de dados massivos, hardware de computador poderoso para tornar possível um modelo de treinamento complicado. Ele contém a classe de métodos e técnicas que empregam redes neurais artificiais com múltiplas camadas de funcionalidade cada vez mais rica.

Estrutura da rede de aprendizagem profunda

As redes de aprendizagem profunda utilizam sobretudo arquitecturas de redes neurais e, por conseguinte, são frequentemente referidas como redes neurais profundas. O uso de trabalho profundo refere-se ao número de camadas ocultas na rede neural. Uma rede neural convencional contém três camadas ocultas, enquanto redes profundas podem ter até 120-150.

O aprendizado profundo envolve alimentar um sistema de computador com muitos dados, que ele pode usar para tomar decisões sobre outros dados. Esses dados são alimentados através de redes neurais, como é o caso do aprendizado de máquina. Redes de aprendizado profundo podem aprender recursos diretamente dos dados sem a necessidade de extração manual de recursos.

Exemplos de Aprendizagem Profunda

O aprendizado profundo está sendo utilizado atualmente em quase todas as indústrias, desde Automóvel, Aeroespacial e Automação até Médica. Aqui estão alguns exemplos.

• Google, Netflix e Amazon: O Google usa-o em seus algoritmos de reconhecimento de voz e imagem. Netflix e Amazon também usam deep learning para decidir o que você quer assistir ou comprar próximo
• Conduzir sem condutor: Os pesquisadores estão utilizando redes de aprendizado profundo para detectar automaticamente objetos como sinais de parada e semáforos. O aprendizado profundo também é usado para detectar pedestres, o que ajuda a diminuir acidentes.
• Aeroespacial e Defesa: O aprendizado profundo é usado para identificar objetos de satélites que localizam áreas de interesse e identificar zonas seguras ou inseguras para tropas.
• Graças ao Deep Learning, o Facebook encontra e marca automaticamente os amigos nas suas fotografias. O Skype pode traduzir comunicações faladas em tempo real e com bastante precisão também.
• Pesquisa Médica: Pesquisadores médicos estão usando o aprendizado profundo para detectar automaticamente células cancerosas
• Automação Industrial: O aprendizado profundo está ajudando a melhorar a segurança do trabalhador em torno de máquinas pesadas, detectando automaticamente quando pessoas ou objetos estão a uma distância insegura das máquinas.
• Electrónica: O aprendizado profundo está sendo usado na tradução automatizada de audição e fala.

Conclusão

O conceito de Redes Neurais não é novo e os investigadores têm tido um sucesso moderado na última década. Mas a verdadeira mudança foi a evolução das redes neurais profundas.

Ao superar as abordagens tradicionais de autoaprendizagem, mostrou-se que as redes neurais profundas podem ser treinadas e testadas não apenas por poucos pesquisadores, mas tem o escopo de ser adotado por empresas multinacionais de tecnologia para vir com melhores inovações no futuro próximo

.

Graças ao Deep Learning and Neural Network, AI não está apenas fazendo as tarefas, mas ele começou a pensar!

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Enzo Pinto

Enzo é um fã entusiasta do Windows que gosta de resolver problemas do Windows em particular e falar sobre tecnologias MS em geral.