Introdução a Deep Learning
Embora as teorias iniciais sobre redes neurais remontem a um período relativamente antigo, esse modelo foi negligenciado devido à falta de capacidade computacional. Naquela época, alternativas como as Máquinas de Vetores de Suporte (SVM) ganharam destaque devido à sua eficiência computacional e desempenho satisfatório. Apenas em 2006, os primeiros algoritmos viáveis para o treinamento de redes neurais foram desenvolvidos.
A classificação como uma rede profunda (deep learning) ocorre quando uma rede neural possui duas ou mais camadas ocultas. Para a construção de redes profundas, são necessárias técnicas distintas e a aplicação dos métodos utilizados em redes neurais Perceptron de uma única camada ou até mesmo de algumas camadas pode resultar em desempenho insatisfatório.
Um dos desafios das redes neurais tradicionais é o “problema do gradiente desaparecente” (ou “vanishing gradient problem”), no qual o gradiente diminui consideravelmente e, consequentemente, as mudanças nos pesos tornam-se cada vez menos significativas. Isso acarreta um alto custo computacional no treinamento da rede neural.
A seguir, listamos alguns tópicos essenciais para aprofundar-se nesse tema:
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Redes Neurais Convolucionais: Especializadas em processamento de dados com grade (como imagens).
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Redes Neurais Recorrentes: Projetadas para lidar com dados sequenciais (como séries temporais e texto).
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Ferramentas como Keras, Theano e TensorFlow: Plataformas populares para desenvolver, treinar e avaliar modelos de deep learning.
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Programação em GPU: Aproveitar a capacidade de processamento paralelo das GPUs para acelerar o treinamento das redes neurais.
O universo do deep learning é vasto e em constante evolução. À medida que novas técnicas e ferramentas são desenvolvidas, as redes neurais profundas se tornam ainda mais poderosas e versáteis, permitindo a resolução de problemas complexos em áreas como visão computacional, processamento de linguagem natural e muito mais.