O que é Deep Learning e Neural Network

Redes Neurais e Deep Learning são atualmente as duas palavras-chave que estão sendo usadas hoje em dia com Inteligência Artificial. Os recentes desenvolvimentos no mundo da inteligência artificial podem ser atribuídos a esses dois, já que eles desempenharam um papel significativo na melhoria da inteligência da inteligência artificial.

Olhe ao redor e você encontrará mais e mais máquinas inteligentes por aí. Graças às Redes Neurais e à Aprendizagem Profunda, empregos e capacidades que antes eram considerados o forte dos seres humanos agora estão sendo realizados por máquinas. Hoje, as máquinas não são mais obrigadas a comer algoritmos mais complexos, mas, ao contrário, são alimentadas para se tornarem sistemas autônomos e autodidatas, capazes de revolucionar muitas indústrias em todo o mundo.

Redes Neurais e O Learning deu enorme sucesso aos pesquisadores em tarefas como reconhecimento de imagem, reconhecimento de fala, encontrando relações mais profundas em um conjunto de dados. Ajudados pela disponibilidade de enormes quantidades de dados e poder computacional, as máquinas podem reconhecer objetos, traduzir a fala, treinar-se para identificar padrões complexos, aprender como planejar estratégias e fazer planos de contingência em tempo real.

Então, exatamente como isso acontece? trabalhos? Você sabe que tanto Redes Neutras quanto Aprendizado Profundo relacionadas, na verdade, para entender o Aprendizado Profundo, você deve primeiro entender sobre as Redes Neurais? 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 a um computador aprender com os dados observacionais. Uma rede neural é semelhante a um cérebro humano, que funciona reconhecendo os padrões. Os dados sensoriais são interpretados usando uma percepção de máquina, rotulagem ou agrupamento de entrada bruta. Os padrões reconhecidos são numéricos, contidos em vetores, nos quais os dados, como imagens, sons, textos, etc. são traduzidos.

Think Neural Network! Pense como funciona um cérebro humano

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

Assim como o cérebro humano, as Redes Neurais funcionam como sistemas paralelos de processamento de informação não lineares que rapidamente realizam cálculos como reconhecimento de padrões e percepção. Como resultado, essas redes funcionam muito bem em áreas como reconhecimento de fala, áudio e imagem, onde as entradas / sinais são inerentemente não-lineares.

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

Estrutura de redes neurais

(Crédito de imagem: Mathworks)

Redes neurais é composto por três camadas,

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

Cada camada consiste em um ou mais nós, conforme mostrado no diagrama abaixo por pequenos círculos. As linhas entre os nós indicam o fluxo de informações de um nó para o próximo. 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 para os dois lados).

Os nós da camada de entrada são passivos, o que significa que não modificam os dados. Eles recebem um único valor em sua entrada e duplicam o valor para suas múltiplas saídas. Considerando que, os nós da camada oculta e de saída estão ativos. Assim, eles podem 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 dos aplicativos 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 existem 5000 amostras de sinal armazenadas no PC. O PC precisa descobrir se essas amostras representam um submarino, uma baleia, um iceberg, rochas marinhas ou nada? Os métodos convencionais de DSP abordariam esse problema com matemática e algoritmos, como correlação e análise de espectro de freqüência.

Enquanto com uma rede neural, as 5.000 amostras seriam alimentadas na camada de entrada, resultando em valores surgindo 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 marítima (sim / não), baleia (sim / não), etc.

Com outros pesos, as saídas podem classificar os objetos como metal ou não. -metal, biológico ou não-biológico, inimigo ou aliado, 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 Deep Learning.

O que é Deep Learning

Aprendizado profundo é basicamente um subconjunto das Redes Neurais; talvez você possa dizer uma rede neural complexa com muitas camadas ocultas.

Tecnicamente falando, a aprendizagem profunda também pode ser definida como um poderoso conjunto de técnicas para aprender 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 várias camadas de funcionalidade cada vez mais rica.

Estrutura da rede de aprendizagem profunda

Redes de aprendizagem profunda usam principalmente arquiteturas de rede neural e, portanto, são referidas como redes neurais profundas. O uso do 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 Deep Learning envolve alimentar um sistema de computador com muitos dados, que ele pode usar para tomar decisões sobre outros dados. Esses dados são alimentados por meio de redes neurais, como é o caso do aprendizado de máquina. Redes de aprendizagem profunda podem aprender recursos diretamente dos dados sem a necessidade de extração manual de recursos

Exemplos de Aprendizado Profundo

Aprendizado profundo está sendo utilizado atualmente em quase todos os setores, desde Automóvel, Aeroespacial e Automação até Medicina. Aqui estão alguns exemplos:

Google, Netflix e Amazon: o Google usa em seus algoritmos de reconhecimento de voz e imagem. A Netflix e a Amazon também usam o aprendizado profundo para decidir o que você quer assistir ou comprar na próxima

• Dirigindo sem piloto: os pesquisadores estão utilizando redes de aprendizagem profunda para detectar automaticamente objetos como sinais de parada e semáforos. A aprendizagem profunda também é usada para detectar pedestres, o que ajuda a diminuir acidentes.
• Aeroespacial e Defesa: Aprendizado profundo é usado para identificar objetos de satélites que localizam áreas de interesse e identificar zonas seguras ou inseguras para tropas.
• Aprendizado Profundo, o Facebook encontra e marca automaticamente os amigos nas suas fotos. 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 cancerígenas. Automação Industrial: Aprendizagem profunda está ajudando a melhorar a segurança do trabalhador em torno de maquinaria pesada automaticamente. Detectar quando pessoas ou objetos estão dentro de uma distância insegura de máquinas
• Eletrônica: Aprendizado profundo está sendo usado em audição automatizada e tradução de fala.
• Conclusão
• O conceito de Redes Neurais não é novo, e pesquisadores se encontraram com sucesso moderado na última década ou mais. Mas o verdadeiro fator de mudança tem sido a evolução das redes neurais profundas. Ao superar as abordagens tradicionais de aprendizado de máquina, ele mostrou que as redes neurais profundas podem ser treinadas e testadas não apenas por poucos pesquisadores, mas tem o escopo de ser adotado por empresas de tecnologia multinacionais para vir com melhores inovações no futuro próximo.
• Graças ao Deep Learning e Neural Network, a IA não está apenas realizando as tarefas, mas já começou a pensar!