Aprendizagem profunda (Deep Learning)
A aprendizagem profunda (Deep Learning) é uma rede neural com múltiplas camadas ocultas (por isso "profunda"). Ela é inspirada na construção fisiológica do cérebro humano.
Redes neurais profundas (DNNs) são usadas em:
- Reconhecimento de fala — Alexa, Siri, Google Assistant, Cortana
- Reconhecimento de imagens — identificação de objetos, rostos, cenas
- Diagnóstico médico — análise de exames e radiografias
- Processamento de linguagem natural (NLP) — tradução, resumo, geração de texto
A aprendizagem profunda é amplamente considerada uma revolução na IA porque ela se aproxima do conceito de agente inteligente autônomo: percebe dados complexos, processa em múltiplas camadas de abstração e produz resultados sofisticados.
Exemplos para fixar
Exemplo 1: Quando você pede à Alexa "toque músicas relaxantes", deep learning está em ação em múltiplas etapas: reconhecimento de fala (converter áudio em texto), processamento de linguagem natural (entender a intenção) e recomendação (selecionar músicas). Cada etapa usa redes neurais profundas.
Exemplo 2: Um sistema de reconhecimento facial usa deep learning com dezenas de camadas. As primeiras camadas detectam bordas e contrastes; as intermediárias reconhecem olhos, nariz e boca; as finais combinam tudo para identificar a pessoa. Quanto mais camadas, mais abstrata e sofisticada a representação.
Exemplo 3: A diferença entre uma rede neural "rasa" (poucas camadas) e deep learning (muitas camadas) é como a diferença entre reconhecer letras e compreender um texto. A rede rasa pode identificar caracteres; a rede profunda pode entender o significado de um parágrafo.