Aprendizado profundo é um tipo poderoso de aprendizado de máquina que pode processar dados não rotulados e reconhecer padrões. O aprendizado profundo é fundamental para muitos tipos de IA.
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Aprendizado profundo é um tipo de aprendizado de máquina que consegue reconhecer padrões complexos e fazer associações de forma semelhante aos humanos. Suas habilidades podem variar desde identificar itens em uma foto ou reconhecer uma voz até dirigir um automóvel ou criar uma ilustração. Essencialmente, um modelo de aprendizado profundo é um programa de computador que consegue exibir inteligência, graças à sua abordagem complexa e sofisticada do processamento de dados.
O aprendizado profundo é um tipo de inteligência artificial (IA) e é fundamental para a forma como muitos serviços e modelos de IA funcionam. Modelos de linguagem grande (LLMs) como o ChatGPT, o Bard e o Bing Chat e geradores de imagens como o Midjourney e o DALL-E dependem do aprendizado profundo para aprender a linguagem e o contexto e produzir respostas realistas. Os modelos de IA preditiva usam o aprendizado profundo para tirar conclusões a partir de extensas coleções de dados históricos.
De modo geral, o uso de um programa de computador requer inserções precisas para obter os resultados corretos. O aprendizado profundo, ao contrário, pode pegar dados arbitrários ou imprecisos e produzir um resultado relevante. Por exemplo, um programa de computador tradicional pode ser capaz de dizer se dois retratos digitais são exatamente iguais. Um modelo de aprendizado profundo pode ser capaz de reconhecer semelhanças entre as pessoas retratadas, mesmo que os retratos propriamente ditos sejam diferentes.
O aprendizado profundo depende de grandes conjuntos de dados e de muito poder computacional e, na medida em que tivemos um aumento da disponibilidade desses dois elementos, os modelos de aprendizado profundo se tornaram mais sofisticados. Hoje em dia, as coleções de big data e os serviços de computação em nuvem alimentados por GPU tornaram o aprendizado profundo mais acessível do que nunca para os desenvolvedores e usuários comuns.
Aprendizado de máquina é um tipo de programa de computador que pode aprender sem instruções explícitas. Aprendizado profundo é um tipo especializado de aprendizado automático, assim como um avião a jato é um tipo especializado de avião. Ambos envolvem permitir que um programa de computador aprenda por conta própria com um conjunto de dados. No entanto, o aprendizado profundo pode fazer mais, assim como um avião a jato é mais potente do que um avião movido a hélice ou um planador.
O aprendizado profundo também pode aprender com dados não rotulados, enquanto os modelos mais básicos de aprendizado de máquina podem requerer mais contexto relativos aos dados que o alimentam para "aprender" corretamente. Para terminar, os modelos de aprendizado profundo são desenvolvidos com o uso de redes neurais. Os modelos de aprendizado de máquina podem ser desenvolvidos com base em redes neurais, mas isso nem sempre ocorre.
O aprendizado profundo já tem uma infinidade de aplicações no mundo de hoje e novos usos ainda estão sendo descobertos. Os casos de uso atuais incluem:
No domínio do aprendizado de máquina, o aprendizado não supervisionado é uma maneira de identificar padrões e associações em um grande conjunto de dados sem nenhum contexto com relação ao que o conjunto de dados contém. O aprendizado supervisionado, ao contrário, fornece exemplos de inserções e resultados para um modelo. O aprendizado profundo pode usar o aprendizado supervisionado para treinar modelos, mas sua capacidade de aprender sem supervisão o diferencia dos outros tipos de aprendizado de máquina.
Imagine que um modelo de aprendizado de máquina seja alimentado com exemplos de artigos de notícias, com uma indicação do tópico tratado por cada artigo. Após ser suficientemente treinado, esse modelo poderá ser capaz de "escrever" um artigo sobre um determinado tópico. Isso é aprendizado supervisionado.
Agora, imagine que um modelo de aprendizado profundo seja alimentado com uma série de exemplos de artigos de notícias, sem nenhuma orientação sobre o tema de cada artigo. Se for suficientemente poderoso, um modelo como esse poderá escrever um artigo sobre um determinado tópico, tendo apenas o tópico como informação. Esse é um aprendizado não supervisionado.
Dados não rotulados são dados sem classificações, tags ou rótulos. Os conjuntos de dados não rotulados podem conter quaisquer dados arbitrários e assumir qualquer forma: fotos aleatórias, compilações de vídeo, longas listas de nomes de arquivos, dados de registro em log ou uma combinação de todos os itens acima. Artigos de notícias fornecidos sem contexto (como os do exemplo acima) seriam um exemplo de dados não rotulados.
Os modelos de aprendizado profundo são capazes de contextualizar e "entender" dados não rotulados. E, de modo geral, quanto mais dados lhes são fornecidos mais sofisticados os modelos se tornam.
Dados não rotulados também costumam ser não estruturados. Os dados não estruturados não seguem nenhum formato específico e, portanto, podem conter qualquer tipo de informação digital. O armazenamento de objetos costuma ser usado para salvar dados não estruturados desse tipo. Essas coleções de dados podem crescer indefinidamente e o armazenamento de objetos é uma maneira altamente ampliável e bastante econômica de armazená-los.
Os modelos de aprendizado profundo se tornam mais eficazes quando recebem grandes coleções de dados para aprender, mesmo que esses dados não sejam rotulados nem estruturados. O armazenamento de objetos é, portanto, um recurso importante para os modelos de aprendizado profundo.
Rede neural é um tipo de arquitetura de aprendizado de máquina que se baseia na forma como o cérebro humano funciona. As redes neurais são uma coleção de nós e cada nó é sua própria unidade de processamento. Dados que são estatisticamente significativos são transmitidos de um nó para o outro.
Esses nós são distribuídos por pelo menos três camadas: uma camada de entrada, uma camada oculta e uma camada de saída. De modo geral existem vários nós em cada camada. Podem existir várias camadas ocultas e os modelos de aprendizado profundo tendem a ter muitas dessas.
Pense em uma rede neural como uma equipe trabalhando em conjunto para resolver um problema. Cada membro da equipe é responsável por um aspecto do problema e, quando seu trabalho é concluído, ele o repassa para o próximo membro da equipe. No final, a equipe trabalhando em conjunto chega a uma solução completa.
As redes neurais existem há várias décadas, mas o aprendizado profundo moderno usa mais camadas do que as redes neurais do passado. Os modelos de aprendizado profundo de hoje também têm acesso a muito mais poder computacional e de dados do que nunca, permitindo que os desenvolvedores acelerem o avanço da tecnologia de IA.
A Cloudflare ajuda os desenvolvedores a desenvolverem com facilidade aplicativos de IA que podem ser acessados de qualquer lugar com um mínimo de latência. O Workers AI da Cloudflare fornece acesso a GPUs sem servidor na rede global da Cloudflare para a execução de modelos avançados de aprendizado de máquina. E o R2 da Cloudflare é um armazenamento de objetos sem tarifas de saída para um armazenamento mais econômico de conjuntos de dados grandes, que podem ser usados para treinar modelos de aprendizado profundo.
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