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Vivemos na era dos notáveis ​​avanços tecnológicos. A cada dia que passa, a raça humana marca outra caixa em sua lista de verificação. Um que por eras teria parecido inimaginável. O pioneiro dessa busca é o surgimento da Inteligência Artificial.

Ao longo do tempo, os humanos investiram quantidades extraordinárias de recursos na evolução e aperfeiçoamento da IA. O objetivo é a transformação que gera eficiência ideal para vários setores e aplicações.

Neste artigo, examinamos um desses subconjuntos de AI-Deep Learning. Vamos decodificar o que é deep learning, como ele funciona e exemplos da vida real de deep learning em ação.

• Deep Learning é um sub-ramo do Machine Learning, uma forma de Inteligência Artificial. Sua inovação ajudou a superar as limitações do aprendizado de máquina e tornou a IA aplicável a um conjunto mais amplo de casos de uso. Vamos começar do topo e primeiro entender a Inteligência Artificial.

O que é Inteligência Artificial ou IA?

A Inteligência Artificial baseia-se na ideia de que as decisões humanas são computações matemáticas. Isso implica que é possível treinar máquinas com algoritmos e obter as mesmas conclusões que um ser humano.

Evolução da IA

O conceito de um humanóide ou máquina capaz de pensar como o humano existe há séculos. Ele fez aparições na mitologia, lendas e criações ficcionais repetidas vezes. De Talos na mitologia grega a Golem no folclore judaico, os humanos permanecem intrigados com a IA desde tempos imemoriais.

A IA, como disciplina acadêmica, foi fundada em 1956. Foi uma busca de cientistas de várias áreas para criar um cérebro artificial.

Ao longo dos anos, a IA conquistou líderes de torcida e também céticos. Esforços contínuos daqueles comprometidos com a ideia gradualmente levaram a um consenso sobre a utilidade da IA.\

A primeira dessas conquistas monumentais foi o Deep Blue. Foi o primeiro sistema de jogo de xadrez para computador produzido pela IBM. Em 11 de maio de 1997, o Deep Blue venceu o atual campeão mundial, Garry Kasparov. Fê-lo através da sua capacidade de processamento de 200.000.000 movimentos por segundo.

IA no século 21

O século 21 veio equipado com sistemas de computador evoluídos, acesso a big data e otimismo em relação à IA. Isso alimentou a aceitação massiva e a aplicação de várias ferramentas de IA em todos os setores.

A mania da IA ​​tomou conta dos mercados e conquistou seu lugar nas áreas de ecologia, economia e até produtos de consumo. Desde então, avanços rápidos estão sendo feitos por meio de pesquisa e desenvolvimento.

Prevê-se que o mercado global de hardware, software, serviços e tecnologia de IA cresça de US$ 58,3 bilhões em 2021 para US$ 309,6 bilhões em 2026. Houve um progresso significativo na análise de texto, processamento de imagem e vídeo e até reconhecimento de fala.

As ferramentas baseadas em IA chegaram ao nosso dia-a-dia hoje. Embora reconheçamos alguns como AI, alguns são mais camuflados. Software bancário, mineração de dados e até o mecanismo de pesquisa do Google estão entre as conquistas notáveis ​​da IA. No entanto, eles geralmente são reduzidos a apenas produtos da evolução da ciência da computação.

O que é Machine Learning ou ML?

Machine Learning é um tipo de Inteligência Artificial. Algoritmos de Machine Learning analisam grandes quantidades de dados para detectar padrões. Essa análise capacita os algoritmos a prever resultados com base no comportamento histórico.

Evolução do aprendizado de máquina

Durante anos, o aprendizado de máquina fez parte do programa de treinamento de IA. No entanto, no final da década de 1970, a IA se concentrou em abordagens baseadas no conhecimento e em algoritmos abandonados. Isso provocou uma ruptura entre as duas disciplinas.

Técnicos e pesquisadores da área se reorganizaram em um campo à parte. O foco agora era resolver problemas do dia-a-dia, da vida real.

Aprendizado de máquina no século 21

O surgimento da internet trouxe consigo um acesso mais direto aos dados. Na década de 1990, o ML conseguiu demonstrar sua utilidade para um público mais amplo e florescer.

Desde então, as aplicações de Machine Learning forneceram soluções para problemas comuns da indústria. Análise de dados de vendas, recomendações de produtos e preços dinâmicos ajudaram as empresas a se tornarem mais robustas. O reconhecimento de fala, o reconhecimento facial e a detecção de fraude tornaram nossos sistemas mais seguros.

Os algoritmos de aprendizado de máquina estão ao nosso redor com mais frequência do que nunca. Nossos feeds do Facebook, recomendações da Netflix e até previsões de ações são alimentados por aprendizado de máquina por meio de aprendizado profundo.

O que é Aprendizado Profundo?

Deep Learning é um subconjunto de Machine Learning. Um esforço para replicar a rede neural do cérebro humano forma a base dos algoritmos DL. A evolução do aprendizado profundo permitiu que as máquinas fizessem previsões muito mais complexas do que antes. Também permitiu maior precisão do que nunca.

Como o nome sugere, o Deep Learning é muito mais profundo e multicamadas do que o Machine Learning. Derruba o aprendizado linear e se adapta a um processo mais elaborado. À medida que o Deep Learning evolui, o objetivo continua sendo alcançar resultados precisos e de alto nível por meio de dados de entrada brutos.

O que são redes neurais?

Redes neurais são a base sobre a qual os algoritmos de Deep Learning funcionam. Projetado para replicar o funcionamento do cérebro humano, eles formam uma teia de várias camadas.

Os neurônios constituem as várias camadas de uma rede neural. Esses neurônios interconectados facilitam a transferência de informações. As camadas de uma rede neural podem ser divididas em três tipos.

Camada de entrada

Os dados para entrada são primeiro divididos em pixels. Cada pixel é então atribuído a um neurônio na camada de entrada. Os canais então carregam essas informações para a próxima camada. Eles também determinam quais neurônios na camada seguinte devem ser ativados.

Camadas Ocultas

O processo de análise e transferência por meio de canais continua por meio de várias camadas ocultas. Neurônios selecionados são ativados em cada etapa para fornecer a saída correta. O bias (o número atribuído aos neurônios) e o peso dos canais são constantemente ajustados. Eles também diferem entre camadas e algoritmos para determinar a saída recebida.

Camada de saída

Na outra extremidade da web está a camada de saída. Os dados transferidos e analisados ​​entre as camadas de entrada e oculta se manifestam por meio da camada de saída.

Tipos de aprendizado profundo

Deep Learning ou Machine Learning pode ser realizado em vários métodos. A rota escolhida determina como o algoritmo analisa os dados, a quantidade de intervenção humana necessária e a saída final. Existem dois tipos principais em que a aprendizagem pode ocorrer.

Aprendizagem Supervisionada (SL)

Neste método, as variáveis ​​são bem rotuladas. Isso significa que a entrada já está marcada com a saída correta. A máquina está em treinamento para mapear os dois juntos.

Como o nome sugere, o aprendizado supervisionado é como um aluno aprendendo sob a supervisão de um professor para chegar às respostas corretas.

Este método funciona muito bem para tarefas mais simples. Você começa criando um conjunto de dados de treinamento bem rotulado. Após o processo de treinamento, você pode realizar um teste de dados. Um subconjunto dos dados de treinamento é a base do teste para julgar se a saída prevista está correta.

[Infográfico: formas de processo rotuladas com nomes, aprendizado, teste, saída]

Os modelos SL funcionam em aplicações da vida real, como detecção de fraude, filtragem de spam, avaliação de risco ou até mesmo algoritmos de mídia social. É o mais comumente usado dos três tipos.

Aprendizagem não supervisionada

Ao contrário do aprendizado supervisionado, os dados de entrada no aprendizado não supervisionado não são rotulados. Em vez disso, o treinamento ocorre com conjuntos de dados não rotulados. Os padrões são identificados sem prompts especificados. O aprendizado não supervisionado é semelhante em comparação a como o cérebro humano processa informações.

A análise da entrada bruta para encontrar semelhanças subjacentes e agrupar os dados com base nelas é o objetivo do aprendizado não supervisionado.

A ausência de rótulos permite um processamento complexo e intrincado. Ele abre o escopo de que tipo de dados podem ser analisados.

9 Aplicações e Exemplos de Deep Learning com Exemplos

1. Entretenimento

O aprendizado profundo beneficiou o processo de criação, publicação e distribuição de mídia de entretenimento. A análise da linguagem corporal humana por meio de câmeras facilitou a modelagem de personagens virtuais. A análise profunda de vídeo tornou o processo de edição, sincronização de áudio e vídeo e transcrições mais rápido. A produção de filmes está sendo revolucionada graças ao Deep Learning.

Serviços de streaming e plataformas de mídia social fazem uso do Deep Learning. Isso os ajuda a oferecer uma experiência mais personalizada ao usuário final. De recomendações a anúncios, o Deep Learning facilita o melhor direcionamento. Netflix, Amazon, YouTube, Facebook incorporam Deep Learning em seus algoritmos.

O entretenimento esportivo também colhe os benefícios do DL. A análise das emoções do jogador, resposta do público, etc., ajuda a escolher os melhores destaques de horas de filmagem. Um grande exemplo disso foi o IBM Watson em Wimbledon 2018.

2. Assistentes virtuais

Os assistentes virtuais hoje são tão capacitados quanto um ser humano à sua disposição. Eles podem fazer anotações, realizar ações e até oferecer sugestões ao comando de sua voz.

Nossos assistentes virtuais fazem uso de deep learning para extrair dados de nós. Desde a nossa voz, sotaque, lugares que visitamos, até músicas que amamos, eles sabem de tudo. Isso os ajuda a ficarem melhores e mais personalizados para suas necessidades ao longo do tempo.

O aprendizado profundo forma a base da Siri, Alexa, Google Assistant e da maioria dos outros assistentes virtuais.

3. Reconhecimento visual

Os sistemas de reconhecimento visual variam de básicos a multicamadas. Os modelos de aprendizado profundo podem identificar e classificar imagens com base na localização, itens e até pessoas.

A análise de imagem para obscenidade em plataformas de mídia social ajuda a criar um ambiente mais seguro para todos. O reconhecimento visual ajuda a acessar as imagens certas das vastas bibliotecas dos mecanismos de pesquisa. Ele também classifica as imagens em sua galeria para que você encontre o que precisa rapidamente.

O reconhecimento facial tem sido usado em aplicativos de segurança há anos. Os smartphones também agora desbloqueiam o reconhecimento do seu rosto. Essas revoluções são todas graças ao Deep Learning.

4. Saúde

O setor de saúde é o principal exemplo da contribuição do Deep Learning para tornar a vida humana melhor. Ao longo dos anos, os sistemas baseados em GPU facilitaram o trabalho dos profissionais de saúde. Eles também contribuíram para um diagnóstico eficiente, tratamento padronizado e melhor desempenho geral.

O aprendizado profundo capacitou os sistemas de saúde para,

• Abordar a escassez de trabalhadores de qualidade
• Realize um diagnóstico preciso em estágio inicial
• Oferecer melhores relatórios de patologia
• Prever surtos ou epidemias
• Padronizar a via de tratamento
• Desenvolver novos medicamentos e vacinas

Embora frequentemente recebido com ceticismo, o Deep Learning é cada vez mais usado para fins de pesquisa. Muitos gigantes da saúde também estão adotando modelos de Deep Learning para oferecer tratamento mais rápido e melhor e reduzir custos.

5. Processamento de Linguagem Natural (NLP)

A análise de texto ou fala e sua compreensão para oferecer a saída certa é o Processamento de Linguagem Natural ou PNL.

As complexidades e nuances da linguagem humana são infinitas. Portanto, sistemas como Deep Learning, que aprendem e melhoram à medida que avançam, têm vantagem.

A PNL está sendo aceita para resumir material de leitura de formato longo, como documentos legais. Eles também ajudam a classificar o texto, analisar sentimentos e responder a perguntas.

As ferramentas de atendimento ao cliente e chat de experiência também encontraram um excelente uso para a PNL. A capacidade de entender complexidades e até mesmo construir frases de forma independente permite que os bots funcionem com excelente eficiência.

6. Detecção de Fraude

O setor bancário e financeiro não é estranho a transações fraudulentas e golpistas. A adoção de sistemas de segurança baseados em Deep Learning ajudou a adicionar uma camada extra de proteção.

Os modelos identificam padrões nas transações dos clientes, acompanham as pontuações de crédito e acionam o alarme ao ver atividades anômalas. Essas implementações ajudaram nas fraudes de cartão de crédito e economizaram dinheiro em recuperação e seguro.

7. Tradução de idiomas

À medida que o mundo fica menor, a necessidade de traduzir as informações aumenta. O Deep Learning permitiu que o software identificasse letras e as traduzisse para o idioma pretendido.

Atualmente, as Traduções Automáticas Automáticas podem ser feitas de duas maneiras: tradução automática de texto e tradução de imagens.

Essas ferramentas são úteis não apenas para fins de negócios globais, mas também para o dia-a-dia. Seja você um turista ou queira fazer um gesto especial para seu amigo no exterior, o idioma não é mais uma barreira. Tudo isso graças a aplicativos como Google Translate, Google Lens, etc., que incorporam o Deep Learning para preencher lacunas.

8. Restauração de pixels

Durante anos, a qualidade da câmera em smartphones, bem como os sistemas de segurança, permaneceram problemáticos. Em muitos casos, ainda o faz. O zoom em vídeos para identificar pessoas geralmente é prejudicado pela resolução limitada.

Pixel Recursive Super Resolution, uma rede DL treinada por pesquisadores do Google Brain em 2017, encontrou uma solução. A rede foi capaz de capturar imagens de rostos de baixa resolução e aprimorá-las. O aprimoramento foi significativo o suficiente para destacar recursos proeminentes e permitir a identificação.

As aplicações de aprimoramento de imagem por meio de aprendizagem profunda são muitas. Mas, principalmente, eles podem ser usados ​​pelos departamentos de polícia e pela aplicação da lei para sobrecarregar os sistemas de justiça.

9. Carros autônomos

Uma ideia que antes só aparecia em sonhos fantásticos, os carros autônomos agora são mais uma realidade do que nunca. O que alimenta esse feito espetacular que os humanos estão tão perto de aperfeiçoar? Você adivinhou, Deep Learning.

Uma rede multicamada de algoritmos de Deep Learning dá vida aos carros autônomos. Carros autônomos podem identificar sinalização e caminhos, manobrar no trânsito e até acomodar elementos em tempo real, como bloqueios de estradas.

Isso é possível por meio de dados de câmeras, sensores e mapeamento geográfico. A pesquisa continua a aprimorar nossos modelos de Deep Learning para aperfeiçoar veículos autônomos.

Os carros sem motorista estão preparados para resolver muitos desafios humanos diários. Eles podem ser usados ​​para transporte diário, bem como entregas comerciais, entre muitos casos de uso.

Resposta do mercado ao aprendizado profundo

Em sua concepção, o Deep Learning se propôs a resolver problemas da vida real por meio de suas soluções. Seria um eufemismo dizer que conseguiu cumprir seu objetivo.

A cada dia que passa, a aceitação e a adoção do Deep Learning atingem novos setores. Vejamos alguns fatores críticos do mercado que fornecem uma visão do futuro promissor do EAD.

• Para o período previsto de 2020 a 2025, o mercado Deep Learning deverá registrar um CAGR de 42,56%
• Em 2019, a América do Norte detinha a maior participação no mercado de DL.
• A sub-região da Oceania e Indo-Pacífico apresentam a maior taxa de crescimento para o mercado de Deep Learning
• Jogadores significativos incluem Facebook Inc., Google LLC, Microsoft Corporation, IBM Corporation e Amazon Web Services Inc.

Limitações do Deep Learning

Dada a força revolucionária que o Deep Learning é, pode parecer injusto apontar suas limitações. No entanto, é essencial olhar para as limitações apenas como limitações. Eles significam nada mais do que espaço para melhoria e crescimento.

Vejamos algumas das limitações atuais do Deep Learning como o conhecemos.

1. Necessidade de enormes quantidades de dados

A eficiência de qualquer modelo de Deep Learning depende da quantidade e qualidade dos dados de treinamento. Não é surpresa que essas grandes quantidades de dados não sejam acessíveis a todos.

Uma dependência tão alta dos sistemas de aprendizado profundo na abundância de dados representa uma limitação. Também leva a eventos infelizes, como quando este software da Polícia Britânica não conseguia distinguir dunas de areia de nus.

2. Incapacidade de entender o contexto

Outra deficiência do Deep Learning é sua incapacidade de se adaptar a contextos em mudança.

Por exemplo, um modelo de Deep Learning treinado para jogar um jogo pode vencer o atual campeão humano. No entanto, oferecer a ele outro jogo e o mesmo conjunto de instruções do modelo não garantem a vitória.

A necessidade de modelos de Deep Learning serem retreinados a cada mudança de contexto pode ser vista como uma limitação em tempos de rápido crescimento.

Pesquisadores e cientistas têm se esforçado para apontar outras limitações do Deep Learning. Enquanto alguns decorrem do ceticismo direto, alguns são críticas construtivas genuínas. Avanços constantes estão sendo feitos para melhorar o Deep Learning e sua eficácia.

Conclusão

O Deep Learning já faz parte integrante do nosso dia-a-dia e dos serviços que utilizamos. O futuro também parece ter uma aceitação e adoção mais amplas do Deep Learning. Sua utilidade em várias áreas e indústrias mostra o potencial dos modelos DL.

As previsões mostram um crescimento fenomenal para o mercado de Deep Learning nos próximos anos. É um bom momento para as empresas mergulharem no mundo AI & DL. Também é uma imagem promissora para empresas e indústrias que se beneficiarão do Deep Learning.