O que é o Deep Learning?
A aprendizagem profunda (Deep Learning) é um tipo de aprendizagem automática (machine learning) e inteligência artificial (IA) que imita a forma como os humanos obtêm certos tipos de conhecimento. É um elemento importante da ciência de dados, que inclui estatísticas e modelos preditivos, por ende, é extremamente benéfico para os cientistas de dados que têm a tarefa de recolher, analisar e interpretar grandes quantidades de informação; propiciando que este processo seja mais rápido e fácil.
Em seu livro Aprendizagem Profundo (Deep Learning) (2021), Gonzalo Pajares Martinsanz e cols. desenvolvem o funcionamento deste, aseverando que Os algoritmos de deep learning aplicam-se a redes neuronais artificiais estruturadas em forma de camadas: input layer (entrada), hidden layer (oculta) e otput layer (salida).
Os dados entram pela primeira camada, na qual existem vários neurónios artificiais que se ativam ou não dependendo dos dados. Para alcançar um nível aceitável de precisão, os programas de aprendizagem profunda requerem acesso a imensas quantidades de dados de treinamento e potência de processamento, nenhum dos quais estava facilmente disponível para os programadores até a era do big data e a computação na nuvem.
Como a programação da aprendizagem profunda pode criar modelos estatísticos complexos diretamente a partir de sua própria saída iterativa, também pode gerar modelos preditivos precisos a partir de grandes quantidades de dados não estruturados e sem etiquetar.
Rudolph Russell (2018), em seu livro Deep Learning. Fundamentos da Aprendizagem Profundo para Principiantes, afirma que o processo acima mencionado é importante, já que o Internet das coisas (IoT) Continua a tornar-se mais omnipresente porque a maioria dos dados que criam os humanos e as máquinas não estão estruturadas nem rotuladas.
É de salientar que se trata de uma questão de saber se se trata de uma questão de saber se se trata de uma questão de segurança. Podem usar vários métodos para criar modelos sólidos de aprendizagem profunda. Estas técnicas incluem a diminuição da taxa de aprendizagem, a aprendizagem por transferência, a formação a partir de zero e a deserção. Jordi Casas Roma et al, em sua obra Deep Learning. Princípios e fundamentos (2020) descreve-as, enunciando suas características:
Decadência da taxa de aprendizagem: A taxa de aprendizagem é um hiper parâmetro (ou seja, um fator que define o sistema ou estabelece as condições para o seu funcionamento antes do processo de aprendizagem) que controla a alteração do modelo em resposta ao erro estimado sempre que os pesos são alterados. As taxas de aprendizagem que são muito altas podem resultar em processos de treinamento instáveis ou na aprendizagem de um conjunto de pesos subóptimo. As taxas de aprendizagem que são muito pequenas podem produzir um processo de formação prolongado que tem o potencial de atascarse.
O método de redução da taxa de aprendizagem (também denominado recozido da taxa de aprendizagem ou taxas de aprendizagem adaptativas) é o processo de adaptação da taxa de aprendizagem para aumentar o desempenho e reduzir o tempo de capacitação.
Transferência de aprendizagem: Este procedimento implica aperfeiçoar um modelo previamente treinado e requer uma interface para o interior de uma rede pré-existente. Primeiramente, os usuários alimentam essa rede com novos dados que contêm classificações desconhecidas. Após a realização dos ajustamentos necessários na rede, podem ser desenvolvidas novas tarefas com capacidades de categorização mais específicas. Este método tem a vantagem de exigir menor quantidade de dados que outros, reduzindo assim o tempo de cálculo a minutos ou horas.
Treinamento de zero: Este processo implica que um desenvolvedor recopile um grande conjunto de dados rotulados e configure uma arquitetura de rede que possa aprender as características e o modelo. Esta técnica é especialmente útil para aplicações novas, assim como para aplicações com uma grande quantidade de categorias de saída. No entanto, em geral, é uma abordagem menos comum, pois requer quantidades excessivas de dados, o que gera que a capacitação demore dias ou semanas.
Deserção: Este método tenta resolver o problema do sobreajuste em redes com grandes quantidades de parâmetros ao largar aleatoriamente unidades e suas conexões da rede neuronal durante o treinamento. Verifica-se que o método de deserção pode otimizar o desempenho das redes neurais em tarefas de aprendizagem supervisionado, em áreas como reconhecimento de voz, classificação de documentos e biologia computacional.
Exemplos práticos/ Avanços científicos e tecnológicos
Atualmente, são múltiplas as aplicações que possuem os algoritmos Deep Learning, Entre elas podemos mencionar os seguintes exemplificações:
Visão artificial
La visão artificial adquire a capacidade de reconhecer caracteres, imagens, objetos e, inclusive, rostos, e seu impacto na Indústria 4.0 É importante. Betterview é uma empresa que aplica a visão artificial ao seguro de propriedade, usando dados geoespaciais, que podem avaliar automaticamente do que material é feito um edifício, em que condição se encontra o teto, qual é a superfície deste, quantos escombros de jardim possui a propriedade, que tão perto está uma estrutura da vegetação, e centenas de outros fatores que determinam coletivamente o perfil de risco da propriedade e o preço ótimo da apólice de seguro.
Análise preditiva
El análise preditiva Pode gerar previsões mais precisas dos resultados dos negócios, das evoluções dos mercados ou das necessidades energéticas. Empresas que utilizam este tipo de método são: Shell, que emprega a análise preditiva para antecipar falhas nas perfuradoras de petróleo e gestão de inventário e IBM, que o executa para resolver problemas comerciais e de pesquisa.
Assistentes virtuais
Alexa, Cortana ou Siri são assistentes que entendem e executam os comandos de voz do usuário em linguagem natural e são capazes de aprender com o tempo.
Chatbots
Os chatbots são utilizados em sistemas de assistência ao cliente para resolver problemas dos usuários através de um chat e também aprendem de forma progressiva. Um exemplo de chatbot, é Gala, que pertence a Banco Galiza.
Robótica
A aprendizagem profunda facilita que os robôs realizem tarefas semelhantes às humanas, mesmo tomando decisões em tempo real. Eles também podem atender a sua própria manutenção. Sophia e Ameca São dois exemplos disso.
Saúde
Através da análise de imagens médicas, a aprendizagem profunda facilita a detecção de doenças e o diagnóstico assistido por computador, mesmo sem a intervenção de pessoal. MONAI (Medical Open Network for AI) utiliza técnicas de Deep Learning e Inteligência Artificial Para detectar lesões pulmonares na segmentação de imagens em 3D das tomografias computadorizadas de pacientes produzidas por COVID.
Entretenimento
Empresas de conteúdo em streaming, como Netflix, HBO ou YouTube, fornecem recomendações e legendas automáticas aos seus usuários.
Como se pode apreciar, o uso de Deep Learning ganha cada vez mais terreno em diversas áreas, o que implica um forte investimento. Neste sentido, é pertinente mencionar que, a nível mundial, se manifesta um aumento gradual do investimento desta tecnologia no mercado mundial.
Conclusão
Atualmente é imprescindível que as empresas e as instituições empreguem o Deep Learning em seus processos, pois isso implicará uma alta precisão no processamento de dados e efetividade na implementação de estratégias eficazes em determinadas atividades. O avanço da Inteligência Artificial permite melhorar a qualidade de vida dos seres humanos em diversas áreas (saúde, educação, entretenimento, trabalho, entre outras), o que implica seguir estabelecendo um marco regulatório ético a fim de que não se desvirtuem os benefícios que esta oferece à humanidade.
Embora ainda haja alguns desafios a considerar (especialmente a nível ético e moral), diversos organismos como a UNESCO e a ONU da mão de diversos especialistas e referentes do setor trabalham diariamente para oferecer soluções que promovam os Objectivos de Desenvolvimento Sustentável na Agenda 2030. Nesse contexto, o grande conhecimento humano toma-se como a pedra angular para resolver as problemáticas emergentes ligadas à Inteligência Artificial, pois como afirmou Anais Nin: “A posse do conhecimento não mata o sentido da maravilha e do mistério. Há sempre mais mistério”.
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