Aprendizagem profunda

O aprendizado profundo é uma abordagem de inteligência artificial (IA) para aprendizado de máquina que permite que os computadores aprendam a identificar padrões sem serem explicitamente programados. É um subcampo do aprendizado de máquina onde redes neurais artificiais, algoritmos inspirados no cérebro humano, aprendem com grandes quantidades de dados. A rede neural é projetada para reconhecer recursos e padrões dentro de um conjunto de dados para que possa eventualmente classificar os dados automaticamente. O aprendizado profundo tem sido usado para muitas tarefas, como reconhecimento de imagem, reconhecimento de voz e tradução de idiomas.

O aprendizado profundo se inspira no funcionamento dos neurônios do cérebro humano. Ele usa camadas de neurônios artificiais organizados em uma hierarquia para identificar padrões nos dados. Cada camada revela características progressivamente mais complexas, permitindo ao computador aprender conceitos mais complexos. As camadas mais abaixo também podem aprender com as camadas mais acima.

O aprendizado profundo é capaz de analisar grandes quantidades de dados e processá-los de forma rápida e eficiente. Ele também pode aprender com dados não estruturados, como imagens e gravações de áudio, e pode detectar padrões que não consegue encontrar em dados estruturados. Isso torna o aprendizado profundo especialmente útil em áreas como visão computacional, reconhecimento de fala, processamento de linguagem natural e robótica.

Os sistemas de aprendizagem profunda estão sendo cada vez mais usados para impulsionar serviços e produtos em muitos setores, incluindo saúde, telecomunicações, videogames e varejo. Eles são empregados para tarefas como análise de sentimentos, detecção de objetos e recomendações de produtos. O uso do aprendizado profundo provavelmente aumentará à medida que as empresas buscarem melhores maneiras de utilizar os dados disponíveis.