Deep learning é um tipo de machine learning que treina computadores para realizar tarefas como seres humanos, o que inclui reconhecimento de fala, identificação de imagem e previsões.
Deep learning combina avanços no poder computacional e tipos especiais de redes neurais para aprender padrões complicados em grandes quantidades de dados. Técnicas de deep learning são o que há de mais avançado hoje para identificar objetos em imagens e palavras em sons.
Deep Learning ou aprendizagem profunda em português, explicando de maneira simples nada mais é do que um ramo do machine learning, ou seja, é um aprendizado de máquina que visa “ensinar” as máquinas a agirem e interpretarem dados de uma maneira mais natural.
O conceito surgiu nos anos 50 e reuniu especialistas de diversas áreas até chegarmos no contexto atual. A base de dados de uma IA (sigla para Inteligência Artificial) precisa ser grande, além de ser alimentada de forma ininterrupta para que ela consiga se desenvolver.
Como ele funciona? A principal diferença no seu funcionamento para a tecnologia que citamos no tópico anterior é que, enquanto o Machine Learning normalmente trabalha de forma linear, o Deep Learning trabalha em camadas encadeadas de forma hierárquica — o que possibilita análises ainda mais complexas e profundas.
5 aplicações de Deep Learning presentes no cotidiano
O deep learning é uma forma de aprendizado de máquina muito mais avançada do que as demais. Como outros tipos de machine learning, ele tenta criar sistemas e computadores mais inteligentes, capazes de analisar dados com maior velocidade para simplificar tarefas do dia a dia.
Machine Learning é uma tecnologia onde os computadores tem a capacidade de aprender de acordo com as respostas esperadas por meio associações de diferentes dados, os quais podem ser imagens, números e tudo que essa tecnologia possa identificar.
O aprendizado de máquina é realizado de três formas: supervisionada, não supervisionada e de reforço.
Aprendizado de máquina é um subcampo da inteligência artificial que lida com algoritmos de computação que podem ser melhorados via dados de treinamento sem programação explícita. É considerado o caminho mais promissor para alcançar a inteligência artificial verdadeiramente próxima à humana.
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