Deep learning… O que raios é essa coisa?

Deep learning… O que raios é essa coisa? Confira agora este post detalhado sobre um dos subnichos da inteligência artificial profunda.

O que é deep learning de fato?

O aprendizado profundo é um subconjunto do aprendizado de máquina que utiliza redes neurais multi-camadas, chamadas de redes neurais profundas, para simular o complexo poder de tomada de decisão do cérebro humano.

Alguma forma de aprendizado profundo impulsiona a maioria da inteligência artificial (IA) em nossas vidas hoje em dia.

Por definição estrita, uma rede neural profunda, ou DNN, é uma rede neural com três ou mais camadas.

Na prática, a maioria das DNNs possui muito mais camadas. As DNNs são treinadas em grandes volumes de dados para identificar e classificar fenômenos, reconhecer padrões e relacionamentos, avaliar possibilidades e fazer previsões e decisões.

Enquanto uma rede neural de uma única camada pode fazer previsões e decisões úteis e aproximadas, as camadas adicionais em uma rede neural profunda ajudam a refinar e otimizar esses resultados para uma maior precisão.

O aprendizado profundo impulsiona muitas aplicações e serviços que melhoram a automação, realizando tarefas analíticas e físicas sem intervenção humana.

Ele está por trás de produtos e serviços cotidianos, como assistentes digitais, controles remotos de TV ativados por voz e detecção de fraudes em cartões de crédito, assim como tecnologias ainda emergentes, como carros autônomos e IA generativa.

O aprendizado profundo e o aprendizado de máquina…

Se o aprendizado profundo é um subconjunto do aprendizado de máquina, como eles diferem?

O aprendizado profundo se distingue do aprendizado de máquina clássico pelo tipo de dados com os quais trabalha e pelos métodos nos quais aprende.

Algoritmos de aprendizado de máquina utilizam dados estruturados e rotulados para fazer previsões, o que significa que características específicas são definidas a partir dos dados de entrada para o modelo e organizadas em tabelas.

Isso não significa necessariamente que não utiliza dados não estruturados; apenas significa que, se o fizer, geralmente passa por algum pré-processamento para organizá-los em um formato estruturado.

O aprendizado profundo elimina parte do pré-processamento de dados que normalmente está envolvido no aprendizado de máquina.

Esses algoritmos podem ingerir e processar dados não estruturados, como texto e imagens, e automatizam a extração de características, removendo parte da dependência de especialistas humanos.

Por exemplo, digamos que tivéssemos um conjunto de fotos de diferentes animais de estimação, e quiséssemos categorizá-los por “gato”, “cachorro”, “hamster”, e assim por diante.

Algoritmos de aprendizado profundo podem determinar quais características (por exemplo, orelhas) são mais importantes para distinguir cada animal dos outros.

No aprendizado de máquina, essa hierarquia de características é estabelecida manualmente por um especialista humano.

Em seguida, por meio dos processos de descida de gradiente e retropropagação, o algoritmo de aprendizado profundo ajusta e adapta a si mesmo para precisão, permitindo fazer previsões sobre uma nova foto de um animal com aumento de precisão.

Modelos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo também são capazes de diferentes tipos de aprendizado, geralmente categorizados como aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço.

O aprendizado supervisionado utiliza conjuntos de dados rotulados para categorizar ou fazer previsões; isso requer algum tipo de intervenção humana para rotular corretamente os dados de entrada.

Em contraste, o aprendizado não supervisionado não requer conjuntos de dados rotulados e, em vez disso, detecta padrões nos dados, agrupando-os por quaisquer características distintivas.

O aprendizado por reforço é um processo no qual um modelo aprende a se tornar mais preciso para executar uma ação em um ambiente com base no feedback, a fim de maximizar a recompensa.

Como o aprendizado profundo funciona?

Redes neurais profundas, ou redes neurais artificiais, tentam imitar o cérebro humano por meio de uma combinação de entradas de dados, pesos e viés.

Esses elementos trabalham juntos para reconhecer, classificar e descrever objetos com precisão dentro dos dados.

As redes neurais profundas consistem em várias camadas de nós interconectados, cada uma construindo sobre a camada anterior para refinar e otimizar a previsão ou categorização.

Essa progressão de computações pela rede é chamada de propagação direta.

As camadas de entrada e saída de uma rede neural profunda são chamadas de camadas visíveis.

A camada de entrada é onde o modelo de aprendizado profundo ingere os dados para processamento, e a camada de saída é onde a previsão ou classificação final é feita.

Outro processo chamado retropropagação usa algoritmos, como descida de gradiente, para calcular erros nas previsões e, em seguida, ajusta os pesos e viés da função movendo-se para trás através das camadas na tentativa de treinar o modelo.

Juntos, propagação direta e retropropagação permitem que uma rede neural faça previsões e corrija quaisquer erros conforme necessário.

Com o tempo, o algoritmo se torna gradualmente mais preciso.

No entanto, os algoritmos de aprendizado profundo são incrivelmente complexos, e existem diferentes tipos de redes neurais para resolver problemas ou conjuntos de dados específicos.

Por exemplo,

• Redes neurais convolucionais (CNNs), usadas principalmente em visão computacional e aplicações de classificação de imagem, podem detectar características e padrões dentro de uma imagem, permitindo tarefas como detecção ou reconhecimento de objetos.
• Em 2015, uma CNN superou um humano em um desafio de reconhecimento de objetos pela primeira vez.
• Redes neurais recorrentes (RNNs) são tipicamente usadas em aplicativos de reconhecimento de linguagem natural e fala, pois alavancam dados sequenciais ou de séries temporais.

Os principais cases de aprendizado profundo

As aplicações do aprendizado profundo no mundo real fazem parte do nosso cotidiano, mas na maioria dos casos, estão tão bem integradas aos produtos e serviços que os usuários não estão cientes do complexo processamento de dados que está ocorrendo nos bastidores.

Alguns desses exemplos incluem:

Aplicação em aplicação da lei

Algoritmos de aprendizado profundo podem analisar e aprender com dados transacionais para identificar padrões perigosos que indicam possível atividade fraudulenta ou criminosa.

O reconhecimento de fala, visão computacional e outras aplicações de aprendizado profundo podem melhorar a eficiência e a eficácia da análise investigativa, extraindo padrões e evidências de gravações de som e vídeo, imagens e documentos, o que ajuda a aplicação da lei a analisar grandes volumes de dados de forma mais rápida e precisa.

Serviços financeiros

Instituições financeiras usam regularmente análises preditivas para impulsionar a negociação algorítmica de ações, avaliar riscos comerciais para aprovações de empréstimos, detectar fraudes e ajudar a gerenciar portfólios de crédito e investimentos para clientes.

Serviço ao cliente

Muitas organizações incorporam tecnologia de aprendizado profundo em seus processos de atendimento ao cliente.

Os chatbots — usados em uma variedade de aplicativos, serviços e portais de atendimento ao cliente — são uma forma direta de IA.

Chatbots tradicionais usam linguagem natural e até mesmo reconhecimento visual, comumente encontrados em menus de centros de atendimento.

No entanto, soluções de chatbot mais sofisticadas tentam determinar, por meio de aprendizado, se existem múltiplas respostas para perguntas ambíguas.

Com base nas respostas recebidas, o chatbot tenta responder diretamente a essas perguntas ou encaminhar a conversa para um usuário humano.

Assistentes virtuais como Siri da Apple, Amazon Alexa ou Google Assistant estendem a ideia de um chatbot, permitindo funcionalidades de reconhecimento de fala.

Isso cria uma nova maneira de envolver os usuários de forma personalizada.

Saúde

A indústria da saúde se beneficiou muito das capacidades de aprendizado profundo desde a digitalização dos registros e imagens hospitalares.

Aplicações de reconhecimento de imagem podem apoiar especialistas em imagens médicas e radiologistas, ajudando-os a analisar e avaliar mais imagens em menos tempo.

Os principais requisitos de hardware para o aprendizado profundo

O aprendizado profundo requer uma quantidade tremenda de poder de computação.

As unidades de processamento gráfico (GPUs) de alto desempenho são ideais porque podem lidar com um grande volume de cálculos em múltiplos núcleos com memória abundante disponível.

No entanto, gerenciar várias GPUs localmente pode criar uma grande demanda nos recursos internos e ser incrivelmente caro para escalar.

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As linguagens de programação por trás dos sistemas de deep learning

As linguagens de programação desempenham um papel crucial no desenvolvimento de soluções de deep learning.

Existem várias linguagens populares usadas para criar modelos de deep learning, cada uma com suas vantagens e usos específicos.

Vou falar com mais profundidade sobre algumas das linguagens mais comumente usadas:

1. Python:
   • Popularidade: Python é a escolha predominante para desenvolvimento em deep learning devido à sua ampla adoção na comunidade de ciência de dados e aprendizado de máquina.
   • Bibliotecas: Oferece uma variedade de bibliotecas poderosas para deep learning, como TensorFlow, PyTorch, Keras, e Theano, que simplificam o desenvolvimento de modelos complexos.
   • Flexibilidade: Python é conhecido por sua simplicidade e facilidade de uso, o que o torna ideal para experimentação e prototipagem rápida de modelos de deep learning.
   • Ecossistema rico: Além das bibliotecas específicas de deep learning, Python possui um vasto ecossistema de bibliotecas de suporte para manipulação de dados, visualização, pré-processamento e pós-processamento.
2. TensorFlow (com linguagem de programação TensorFlow.js):
   • Foco em redes neurais profundas: TensorFlow é uma das bibliotecas mais populares para deep learning, desenvolvida pelo Google.
   • É altamente otimizada para execução eficiente de redes neurais profundas em GPUs e CPUs.
   • Suporte para JavaScript: Com TensorFlow.js, é possível treinar e executar modelos de deep learning diretamente em navegadores da web usando JavaScript, o que abre possibilidades para aplicativos web interativos baseados em aprendizado de máquina.
3. PyTorch:
   • Flexibilidade e expressividade: PyTorch é conhecido por sua sintaxe simples e expressiva, o que o torna preferido por muitos pesquisadores e desenvolvedores.
   • Ele oferece uma abordagem mais dinâmica para a construção de modelos em comparação com TensorFlow.
   • Autograd: PyTorch inclui um mecanismo de autograd integrado que simplifica o cálculo automático de gradientes, tornando mais fácil a implementação de modelos complexos de deep learning.
   • Popularidade crescente: Nos últimos anos, PyTorch ganhou popularidade significativa na comunidade de aprendizado profundo, especialmente entre pesquisadores e acadêmicos.
4. C++ e CUDA:
   • Desempenho otimizado: Para aplicativos que exigem máxima eficiência computacional, especialmente em ambientes de produção e implantação, C++ com CUDA (para processamento em GPU) é frequentemente utilizado.
   • Extensões de biblioteca: Embora não seja tão popular para desenvolvimento direto de modelos de deep learning, C++ é usado para criar extensões e otimizações de baixo nível para bibliotecas de deep learning como TensorFlow e PyTorch.
5. Julia:
   • Eficiência e expressividade: Julia é uma linguagem de programação relativamente nova que combina eficiência computacional de alto desempenho com uma sintaxe amigável ao usuário.
   • Algumas pessoas exploram Julia para aplicativos de aprendizado de máquina devido à sua promessa de desempenho e facilidade de uso.

Cada uma dessas linguagens tem seu próprio conjunto de vantagens e casos de uso, e a escolha da linguagem certa depende das necessidades específicas do projeto, da familiaridade do desenvolvedor e dos requisitos de desempenho.

As empresas mais relevantes do mundo quando o tema é deep learning

Veja agora uma relação de empresas tech que dão contribuições significativas na área de aprendizado profundo.

Américas:

1. Google (EUA):
   • Uma das líderes mundiais em inteligência artificial e deep learning, o Google aplica essa tecnologia em vários produtos e serviços, como pesquisa na web, assistentes virtuais, reconhecimento de voz e visão computacional.
2. Facebook (EUA):
   • O Facebook utiliza deep learning em suas plataformas sociais para personalização de feeds, identificação de conteúdo inapropriado, reconhecimento facial e tradução automática, entre outras aplicações.

África:

1. InstaDeep (Tunísia, Nigéria, Quênia):
   • Uma empresa africana líder em deep learning, a InstaDeep desenvolve soluções de IA para uma variedade de setores, incluindo saúde, agricultura, finanças e telecomunicações.

Oceania:

1. Canonical AI (Austrália):
   • Especializada em soluções de inteligência artificial baseadas em deep learning, a Canonical AI atende a diversos setores na região, incluindo saúde, finanças, varejo e agricultura.

Europa:

1. DeepMind (Reino Unido):
   • Conhecida por suas inovações em deep learning, a DeepMind é uma empresa líder em inteligência artificial, aplicando seus avanços em áreas como saúde, jogos e robótica.
2. NVIDIA (Suíça, Reino Unido, Alemanha, etc.):
   • Uma das principais fornecedoras de hardware para deep learning, a NVIDIA oferece GPUs de alto desempenho usadas em todo o mundo para treinamento e inferência de modelos de IA.

Ásia:

1. Baidu (China):
   • Uma das maiores empresas de tecnologia da China, a Baidu investe fortemente em pesquisa e desenvolvimento de deep learning para seus produtos e serviços, incluindo mecanismos de busca, assistentes virtuais e veículos autônomos.
2. Tencent (China):
   • Outra gigante chinesa da tecnologia, a Tencent utiliza deep learning em uma variedade de áreas, como jogos, mídia social, e-commerce e fintech.

Eurásia:

1. Yandex (Rússia):
   • Conhecida como o “Google russo”, a Yandex aplica deep learning em seus serviços de busca na web, navegação, transporte e comércio eletrônico.
2. Samsung (Coreia do Sul):
   • Uma das principais empresas de tecnologia do mundo, a Samsung desenvolve soluções de deep learning para dispositivos eletrônicos, automóveis, saúde e muito mais.

Essas empresas representam algumas das principais forças em deep learning em suas respectivas regiões, impulsionando a inovação e o avanço da tecnologia em todo o mundo.

Os estudos futuros sobre deep learning

Os estudos futuros de deep learning estão direcionados para diversas áreas de pesquisa e desenvolvimento, visando aprimorar a eficácia, eficiência e compreensão dos modelos de aprendizado profundo.

Aqui estão algumas áreas de interesse e avanços esperados:

1. Explainable AI (XAI):
   • Um dos desafios do deep learning é a falta de transparência nos modelos treinados, o que pode dificultar a compreensão de como as decisões são tomadas.
   • Pesquisadores estão focados no desenvolvimento de técnicas para tornar os modelos de deep learning mais interpretáveis e explicáveis, permitindo que os usuários entendam o raciocínio por trás das previsões.
2. Aprendizado semântico e contextual:
   • O avanço em direção a sistemas de aprendizado profundo mais inteligentes e contextualmente conscientes é uma área de pesquisa em crescimento.
   • Isso envolve a capacidade dos modelos de compreender o significado semântico e contextual de dados não estruturados, como texto, áudio e vídeo, para melhorar a precisão e a relevância das previsões.
3. Aprendizado multitarefa e transferência de aprendizado:
   • A pesquisa está explorando técnicas de aprendizado multitarefa, onde um modelo de deep learning é treinado para realizar várias tarefas relacionadas simultaneamente, compartilhando informações e recursos entre elas.
   • Além disso, a transferência de aprendizado visa utilizar conhecimentos adquiridos em uma tarefa para melhorar o desempenho em outra tarefa relacionada, mesmo que os conjuntos de dados sejam diferentes.
4. Aprendizado autônomo e adaptação contínua:
   • O desenvolvimento de sistemas de aprendizado profundo capazes de aprender de forma autônoma e adaptar-se a novos contextos e ambientes é uma área de pesquisa promissora.
   • Isso inclui a capacidade de modelos de deep learning se autoatualizarem com novos dados e conceitos sem intervenção humana.
5. Segurança e privacidade em deep learning:
   • Com o aumento do uso de modelos de deep learning em aplicativos críticos e sensíveis, como saúde e finanças, há uma necessidade crescente de garantir a segurança e a privacidade dos dados.
   • Os estudos futuros estão explorando métodos para proteger modelos de deep learning contra ataques adversários e garantir a conformidade com regulamentações de privacidade de dados.
6. Eficiência de recursos e escalabilidade:
   • O aprimoramento da eficiência computacional e a escalabilidade de modelos de deep learning são áreas ativas de pesquisa.
   • Isso inclui o desenvolvimento de técnicas de compactação de modelos, otimização de inferência em tempo real e distribuição de treinamento em ambientes de computação distribuída.

Essas são apenas algumas das áreas de estudo futuro em deep learning, e espera-se que os avanços nessas áreas impulsionem a próxima geração de aplicações e sistemas baseados em inteligência artificial.

À medida que o campo continua a evoluir, novos desafios surgirão, mas também surgirão novas oportunidades para inovação e descoberta.

Pedro Londe

Palestrante e autor do livro “O que diabos é Gig Economy?: Como ter várias fontes de renda e aproveitar ao máximo todas as suas habilidades”