O que é Deep Learning?

Também conhecido como aprendizado profundo, o Deep Learning é um algoritmo capaz de criar uma rede neural com várias camadas e simular o processo de raciocínio da mente humana. Esse conceito é uma ramificação do aprendizado de máquina e é aplicado para o treinamento de inteligência artificial.

• Como saber se estou falando com uma IA ou uma pessoa?
• O que é LaMDA? | Language Model for Dialogue Applications

Os modelos de aprendizado profundo são abastecidos com grandes quantidades de dados e podem identificar padrões em conjuntos de imagens, textos e outros arquivos de mídia. Dessa forma, o Deep Learning pode ser usado para automatizar processos de análise e coleta de informações de maneira muito mais complexa, sem a intervenção humana.

Qual a diferença entre Deep Learning e Machine Learning?

O aprendizado profundo está presente no contexto do aprendizado de máquina (Machine Learning ou ML), mas existem algumas diferenças entre cada conceito. O Machine Learning é um modelo muito linear: a pessoa oferece uma base de dados pré-processada e o algoritmo toma as decisões com base nos dados que já possui.

O Deep Learning usa um aprendizado muito mais abstrato. Nesse caso, o sistema consegue extrair informações de diversos dados diferentes, mesmo sem pré-processamento. Após essa etapa, as redes neurais são capazes de criar padrões e distinguir categorias sem a supervisão humana.

Além disso, um modelo de Deep Learning é capaz de acumular conhecimento de acordo com o comportamento de cada usuário. Ao usar uma ferramenta de tradução, o algoritmo consegue reconhecer os termos mais usados e adaptar as palavras com relação ao contexto, criando frases mais coesas.

Deep Learning e inteligência artificial

O Deep Learning tem um papel muito importante no desenvolvimento de inteligência artificial generativa e possibilita a criação de ferramentas como ChatGPT e Bard. Os Large Language Models (LLMs) recorrem à tecnologia para interpretar quantidades massivas de informações de páginas da web e livros. Depois, o modelo de linguagem combina as palavras e consegue desenvolver uma resposta para cada comando.

Outros usos do aprendizado profundo

O Deep Learning também está presente em muitas outras situações. Veja exemplos:

• Reconhecimento facial de aplicativos;
• Ferramentas de tradução online;
• Sistema de direção de carros autônomos;
• Transcrição de legendas em tempo real;
• Análise massiva de comentários em redes sociais.

Para experimentar o uso do Deep Learning em inteligência artificial, confira algumas IAs capazes de criar vídeo a partir de texto.