O que é Deep Learning?

Deep Learning ( DL ) é um subcampo do Machine Learning (ML) que usa algoritmos de forma semelhante à forma como os neurônios são usados no cérebro humano. O aprendizado profundo cria redes e camadas neurais artificiais com base no funcionamento do cérebro humano. Aprendizado profundo é uma técnica de machine learning que ensina aos computadores o que nós, humanos, fazemos de maneira fácil e natural - aprendemos com os exemplos que encontramos.

Você pode ver a tecnologia de aprendizado profundo em carros sem motorista, que são capazes de distinguir um sinal vermelho de um verde, um humano em uma calçada e até mesmo medir a distância entre dois carros. É a tecnologia que permite a ativação por voz do seu smartphone, o reconhecimento facial na sua TV e a operação de gestos nos seus dispositivos pessoais. O aprendizado profundo tem recebido uma quantidade significativa de atenção nos últimos anos e por um bom motivo.

A História da Aprendizagem Profunda

Voltando às suas origens, o aprendizado profundo apareceu pela primeira vez em 1943, quando Warren McCulloch e Walter Pitts usaram matemática e algoritmos para criar um sistema de computação que replicava redes neurais. Pequenos avanços foram feitos nas décadas de 1950, 1960, 1970 e 1980. A maior evolução para o deep learning ocorreu em 1999, quando a velocidade de processamento do computador e as unidades de processamento gráfico foram desenvolvidas. Nos dez anos seguintes, sistemas anteriormente desajeitados e ineficientes tornaram-se 1000 vezes mais rápidos.

Foi apenas em meados dos anos 2000 que aprendizado profundo como um termo começou a surgir regularmente nas conversas sobre tecnologia. O termo se tornou popular quando Geoffrey Hinton e Ruslan Salakhutdinov publicaram um artigo que explicava como uma rede neural composta por várias camadas poderia ser treinada - uma camada por vez. O Google colocou as coisas num patamar superior em 2012 com um algoritmo que podia reconhecer gatos. Conhecido como The Cat Experiment, ele usou o aprendizado não supervisionado para mostrar 10.000.000 imagens de gatos a um sistema e treiná-lo para reconhecer gatos. Foi um sucesso parcial, melhor do que seus antecessores, mas reconhecendo menos de 16% dos gatos que lhe foram mostrados.

O Google então investiu na DeepMind, empresa de inteligência baseada no Reino Unido, dois anos depois, e em 2016 o algoritmo do Google DeepMind, AlphaGo, fez história ao aprender o complexo jogo de tabuleiro Go, vencendo um jogador humano profissional em uma competição em Seul.

O aprendizado profundo, um subcampo de machine learning, é um campo que está constantemente aprendendo e se aprimorando ao examinar seus próprios algoritmos. O aprendizado profundo baseia seu trabalho em redes neurais artificiais criadas para imitar o pensamento humano. Até recentemente, essas redes neurais tinham capacidade de computação limitada, resultando em complexidade limitada.

Com a análise de big data avançando aos trancos e barrancos, as redes neurais têm se tornado mais complexas e sofisticadas. Isso resultou em computadores acelerando o ritmo de observação, aprendizagem e reação a situações complexas, às vezes mais rápido do que uma mente humana faria. Os modelos continuam a ser treinados com grandes conjuntos de dados rotulados e redes neurais que possuem uma infinidade de camadas. Com a ajuda de classificação de imagens, capacidade de tradução e tecnologia de reconhecimento de voz, o deep learning até mesmo decodifica o reconhecimento de padrões sem qualquer ajuda humana.

O que o Deep Learning consegue?

O Deep Learning faz parte de nossa vida cotidiana. Por exemplo, quando você faz upload de fotos no Facebook, o aprendizado profundo ajuda você a marcar seus amigos automaticamente. Se você usa assistentes digitais como Siri, Cortana ou Alexa, o processamento de linguagem natural e o reconhecimento de voz é o que os ajuda a estar à sua disposição. Ao se encontrar com seus clientes internacionais no Skype, você ouve as traduções em tempo real. Seu provedor de serviços de e-mail reconhece spam sem que você precise fazer isso sozinho. E a lista continua.

Um gigante como o Google tem aproveitado o aprendizado profundo por anos e agora está trabalhando para fornecer soluções em um próximo nível. Ele foi capaz de gerar uma fala que imita a voz humana e soa tão natural quanto possível com seus sistemas de fala. O Google Translate emprega aprendizado profundo e reconhecimento de imagem para trabalhar na tradução de voz e no reconhecimento de línguas escritas. A PlaNet do Google pode dizer onde qualquer foto foi tirada e seu TensorFlow produziu uma variedade de aplicativos de inteligência artificial (IA).

Há uma variedade de setores que agora têm um aprendizado profundo no centro de seu funcionamento:

Aeroespacial e defesa

O aprendizado profundo é amplamente utilizado para ajudar os satélites a identificar objetos específicos ou áreas de interesse e classificá-los como seguros ou inseguros para soldados.

Pesquisa médica

O campo da pesquisa médica usa extensivamente o aprendizado profundo. Por exemplo, na pesquisa em andamento do câncer, o aprendizado profundo é usado para detectar a presença de células cancerígenas automaticamente. Um microscópio avançado foi criado pelas mentes da UCLA, que usa dados de ponta para ensinar a um aplicativo de aprendizado profundo como identificar células cancerígenas com precisão. O escopo do aprendizado profundo permitirá que a pesquisa médica crie medicamentos personalizados que são feitos sob medida para a estrutura do genoma de uma pessoa.

Automação industrial

O setor de máquinas pesadas é aquele que exige um grande número de medidas de segurança. O aprendizado profundo ajuda a melhorar a segurança do trabalhador em tais ambientes, detectando qualquer pessoa ou objetos que se aproximem dentro de um raio de segurança de uma máquina pesada.

Chatbots e bots de serviço

O aprendizado profundo direciona todos os chatbots e bots de serviço que interagem com os clientes e permite que eles forneçam respostas inteligentes a consultas cada vez mais complexas com base em voz e texto. Isso está em constante evolução.

Colorização da imagem

O que antes era uma tarefa feita manualmente e por um longo período de tempo agora pode ser confiada a computadores. Imagens em preto e branco podem ser coloridas usando algoritmos de aprendizagem profunda que são capazes de colocar o conteúdo da imagem no contexto e recriá-los com precisão com as cores certas.

Reconhecimento facial

Esse recurso de aprendizado profundo está sendo usado não apenas para uma série de propósitos de segurança, mas em breve permitirá compras nas lojas. O reconhecimento facial já está sendo amplamente usado em aeroportos para permitir check-ins contínuos e sem papel. O aprendizado profundo levará as coisas um passo adiante, permitindo que o reconhecimento facial seja um meio de fazer pagamentos, mesmo em situações em que a pessoa mudou de penteado ou onde a iluminação não é a ideal.

Como funciona o Deep Learning?

Os computadores usam o aprendizado profundo de forma semelhante ao aprendizado de uma criança tentando identificar um cachorro. A criança aprende primeiro a associar uma imagem à palavra cachorro, conforme ela é falada por um adulto. A criança passa a associar o som do latido a um cachorro. A criança então começa a dizer a palavra com várias variações de pronúncia até que acerte.

Da mesma forma, os programas de computador possuem uma hierarquia e o algoritmo em cada nível aplica um nível de transformação ao input (que é o aprendizado que ele faz) e cria um modelo estatístico como referência para o output. Várias iterações (assim como a criança aprendendo a reconhecer o cachorro) são computadas até que o nível de precisão necessário seja alcançado. As várias camadas ou conjuntos de recursos pelos quais os dados precisam passar para chegar ao nível final é o que levou a tecnologia a ser chamada de aprendizado 'profundo'.

No caso de uma criança e máquina de aprendizagem supervisionadas, todos os níveis devem ser supervisionados e as instruções devem ser específicas. Para uma criança, depende dos pais; para ML, é baseado nas habilidades do programador ou cientista de dados que define o conjunto de dados que identifica um cão. No caso de aprendizado profundo, o programa cria conjuntos de recursos para si mesmo, sem supervisão, com mais rapidez e precisão.

Uma criança levará meses para conseguir fazer a associação certa com um cachorro. Para um programa de computador baseado em algoritmos de aprendizado profundo, isso pode ser conseguido em questão de minutos, pois verifica com precisão dezenas de imagens e identifica os cães nelas. Para que esses níveis de precisão sejam alcançados e mantidos constantemente, os programas de aprendizado profundo precisam de enormes quantidades de dados para treinamento, bem como poder de processamento. Nenhum deles era facilmente acessível aos programadores até a chegada da computação em nuvem e do big data.

Com dados suficientes agora disponíveis, os programas de aprendizado profundo ganharam a capacidade de criar modelos hierárquicos complexos com sua própria saída orientada por iteração. Eles são capazes de criar modelos preditivos extremamente precisos a partir de grandes quantidades de dados brutos não estruturados. No futuro, isso terá um grande papel na habilitação da Internet das Coisas (IoT), uma vez que a maioria dos dados produzidos por humanos e por máquina não são estruturados e, portanto, são mais bem tratados por um aprendizado profundo do que por humanos.

Criando Métodos Fortes de Aprendizagem Profunda

Existem várias abordagens para criar modelos de DL fortes.

Diminuição da taxa de aprendizagem

Este é um hiperparâmetro que pode ser o parâmetro mais importante para o aprendizado profundo. Ele determina o quanto o modelo se altera em resposta à quantidade estimada de erro, cada vez que há uma mudança nos fatores. Quando a taxa de aprendizagem é alta, o sistema se torna muito instável para os processos de treinamento. Se forem muito baixos, as chances do treinamento demorar mais do que o necessário são altas. A configuração com precisão da redução da taxa de aprendizagem significa que a taxa de aprendizagem se adapta para continuar aumentando as capacidades de desempenho, enquanto reduz o tempo de treinamento necessário.

Aprendizagem de transferência

Esse processo consiste em fazer com que um modelo execute uma análise em uma tarefa relacionada a outra que ele já conhece. A rede existente recebe novos dados que não são classificados. Quando os ajustes são feitos, qualquer nova tarefa realizada será executada com melhores habilidades de categorização. Com essa abordagem, a quantidade necessária de dados é reduzida, diminuindo também o tempo de computação.

Treinamento de baixo para cima

Nesta abordagem, o desenvolvedor agrega grandes quantidades de dados rotulados. A arquitetura da rede é então configurada para que possa aprender sobre os recursos e o modelo. Essa abordagem funciona muito bem para a criação de novos aplicativos, bem como para aqueles que podem exigir várias saídas. No entanto, continua sendo uma das abordagens menos usadas devido à enorme quantidade de dados necessários, o que aumenta o tempo gasto para o treinamento.

Abordagem de abandono

Este método resolve o problema de sobreajuste em redes considerando o grande número de parâmetros. O sobreajuste ocorre quando os algoritmos desenvolvidos nos dados de treinamento não se ajustam aos dados reais. A abordagem do abandono tem um histórico comprovado de melhoria do desempenho das redes neurais no que diz respeito à aprendizagem supervisionada, particularmente nos setores de reconhecimento de fala e classificação de documentos, bem como biologia computacional.

O aprendizado profundo deu ao campo da IA e do ML um grande impulso. A habilidade do deep learning de dissecar tarefas de forma a tornar mais fácil auxiliar qualquer máquina e tornar possíveis tarefas antes exclusivamente humanas é seu ponto forte. IA é o futuro e com a ajuda do aprendizado profundo, as coisas que você vê nos filmes podem ser uma realidade nesta vida.