O que é Deep Learning e como funciona a tecnologia? [Inteligência Artificial]

Entenda o papel do Deep Learning na criação de soluções inovadoras e no futuro da Inteligência Artificial!

O mundo foi tomado de surpresa pela ascensão das IAs (Inteligências Artificiais) e com ela vários outros nomes também surgiram. Um deles é o Deep Learning, uma tecnologia ligada ao campo da automatização de máquinas. Neste artigo você vai aprender tudo sobre o Deep Learning, inclusive a sua relação com as IAs!

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O que é Deep Learning e como funciona a tecnologia? [Inteligência Artificial] - Imagem: Jaizon Carlos / Playground AI

O que é Deep Learning e como funciona a tecnologia? [Inteligência Artificial] – Imagem: Jaizon Carlos / Playground AI

O que é Deep learning?

Deep Learning, ou “aprendizagem profunda”, é uma tecnologia relacionada com Machine Learning, mas usa algoritmos de Redes Neurais Artificiais para treinar as IAs — algoritmos modelados para funcionar como o cérebro humano.

Por mais complicado que pareça, ele usa modelo de processamento de dados encontrado no machine learning enquanto imita o funcionamento do cérebro humano para fazer o processamento de dados, com as redes neurais.

Para isso, o deep learning usa mais de uma rede neural dispostas em camadas, processando bancos de dados massivos, conforme o seu propósito. O resultado, pelo menos na teoria, é uma IA que consegue realizar uma previsão precisa para algum prompt com base em novos dados introduzidos.

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Onde o Deep learning é usado?

Ele é parte fundamental para as novas tecnologias de IA e pode ser encontrado em diversos setores, como o de tecnologia da informação, entretenimento, saúde e vários outros. Confira abaixo três exemplos de seu uso!

Assistentes virtuais

assistente virtual

Imagem: BENCE BOROS on Unsplash

Talvez o uso mais comum da aprendizagem profunda seja com as famosas assistentes virtuais, como a Alexa, a Cortana e a Siri.

Seus criadores usam o modelo de aprendizado para treinar suas IAs até que eles entendam a linguagem, terminologias e até as expressões usadas por seus usuários.

Eles geralmente usam bancos de dados enormes, com os assuntos mais diferenciados, já que precisam estar preparados para dar vários tipos de resposta.

Reconhecimento facial

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Imagem: Pixabay

Usado em tudo, desde marcar pessoas nas redes sociais até medidas de segurança cruciais, o deep learning desempenha um papel fundamental no treinamento das IAs que fazem reconhecimento facial.

Com ele, os algoritmos funcionam com precisão, mesmo quando os usuários estão usando acessórios, maquiagem, ou em uma iluminação diferente.

Chatbots

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Imagem: Om siva Prakash on Unsplash

Assim como os assistentes virtuais, treinamos os chatbots com grandes bancos de dados, mas geralmente menores e mais focados em um assunto específico, já que eles não precisam de tanto conhecimento.

Por exemplo, um chatbot de um aplicativo bancário vai entender os principais termos utilizados no mundo financeiro, mas pode deixar passar expressões mais formais.

Um dos chatbots mais avançados do momento é o ChatGPT, da Open AI, que vem revolucionando o mercado. Além de entender o prompt que é inserido, ele consegue dar uma resposta para a pergunta e até fazer uma recomendação, caso necessário. Muitos afirmam ser o mesmo que conversar com uma pessoa.

O deep learning também é usado constantemente em áreas como robótica e para a criação de jogos.

Como ela funciona

A aprendizagem profunda é uma subárea especial do machine learning que visa treinar as inteligências artificiais de uma maneira parecida com o cérebro humano.

Ela usa múltiplas camadas de redes neurais para criar um complexo sistema de “nós” interconectados que funcionam como os neurônios de um cérebro. Cada um dos nós é responsável por processar informações de forma independente e passar essas informações para os próximos nós que compõem a rede.

Assim como no machine learning, para treinar um IA no modelo de aprendizagem profunda é necessária uma quantidade enorme de dados. As redes neurais então processam esses dados identificando padrões e as relações entre eles, ganhando a capacidade de fazer previsões precisas com base no que aprendeu.

Através dessas análises e reconhecimento de padrões, uma IA treinada com aprendizagem profunda pode desenvolver funcionalidades de forma autônoma, comparando o que aprendeu durante o treinamento. Por exemplo, uma IA treinada em diversas línguas pode até realizar traduções automáticas, mesmo não tendo sido treinada para isso.

O que é Deep Learning em relação ao conceito de Inteligência Artificial

A inteligência artificial é uma abordagem ampla que visa criar sistemas que imitam a inteligência humana. Com ela é possível criar máquinas que realizam tarefas que normalmente só humanos fariam. Tarefas como análise de sentimentos, reconhecimento de voz, processamento de linguagem natural, etc.

Já o deep learning, é um modelo que se concentra em usar redes neurais profundas para criar modelos capazes de aprender de forma autônoma através de uma base de dados. A aprendizagem profunda é, na verdade, uma subárea da inteligência artificial.

Fontes: Coursera, Oracle Cloud

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Jaizon Carlos
Escrito por

Jaizon Carlos

Apaixonado por tecnologia e comunicação, sou formado em Letras - Inglês e trabalho como redator de blogs desde 2021. Tenho experiência em criar conteúdo para o público online e em transformar assuntos complexos em textos claros e acessíveis.