Inferência: Atualmente, os pesquisadores estão muito perto de desenvolver assistentes digitais para radiologistas, oftalmologistas e outros clínicos. Registaram-se progressos significativos no campo nos últimos anos.
O trabalho de pesquisa maciço que está sendo feito sobre o diagnóstico de câncer de mama, criou uma base de conhecimento colossal para cientistas de onde a variedade de informações muitas vezes é um problema.
Técnica de Deep Learning: A técnica utilizada, envolve um grande papel desempenhado pelo framework de aprendizagem profunda cuDNN. Os modelos computacionais foram alimentados com dados suficientes que foram pesquisados até agora, tornando as máquinas ativas para os patologistas. Os planos de calor de probabilidade tumoral são usados para encontrar a probabilidade de um determinado elemento contendo câncer.
Inferência: a adoção deste método de aprendizagem de máquinas permitiu que os patologistas trabalhando com computadores, superassem os patologistas operacionais de forma surpreendente. O aprendizado de máquina foi adotado por várias organizações de pesquisa sobre câncer de mama. Os algoritmos desenvolvidos nas máquinas tecnologicamente aprimoradas ajudam os patologistas a identificar as células cancerígenas através das imagens dos linfonodos.
Os robôs são ótimos quando se trata de realizar uma tarefa para o qual foram explicitamente programada, mas não conseguem logicamente traçar seu caminho através de um problema. O aprendizado profundo está pronto para mudar isso.
Técnica de Deep Learning: Computador Neural Diferenciável (DNC). Este método combina aprendizado profundo com uma memória externa que pode relacionar conjuntos de dados complexos e desenhar conexões para descobrir logicamente as coisas, sem supervisão humana. É uma técnica de reconhecimento de padrões criando vínculos entre vários eventos dentro dos pontos de dados.
Inferência: o DNC foi desenvolvido pelo DeepMind do Google e hoje está sendo instalado em carros para que, uma vez apresentado a mapas, linhas e paradas, poder levar a rota mais curta e mais simples para navegar de um ponto para outro. Assim, tornando possível que novos condutores percorram novas estradas sem dificuldade.
E esses são apenas alguns poucos exemplos do uso de Deep Learning para revolucionar a nossa vida cotidiana. Com isso, estamos prontos para avançar a segunda parte do tutorial de Deep Learning em R, que lançarei em breve aqui no blog (clique aqui para ler a Parte 1).
Todas as técnicas de Deep Learning descritas neste artigo, são estudadas pelos alunos da Formação Inteligência Artificial, da Data Science Academy. Não deixe de conferir.
Este título foi o mesmo de um post publicado pela colunista Zoe William, do jornal britânico The Guardian, em 24/05/2016. A síntese deste post é que nós precisamos repensar nossa visão sobre empregos e lazer – e rapidamente, se nós vamos evitar que nos tornemos obsoletos. Mas o mais interessante do post é a citação de dois livros impactantes sobre a temática.
O primeiro livro é The Age of Em: Work, Love, And Life When Robôs Rule The Earth (A Era do Em: Trabalho, Amor, e Vida Quando Robôs Governarem a Terra), de Robin Hanson, Professor de Economia da George Mason University. Para começar Em é a contração de “brain emulations”, ou seja, Hanson trata das implicações sociais de um futuro onde mentes sejam “uploaded” (carregadas) em computadores.
Os robôs podem um dia governar o mundo, mas o que seria uma Terra governada por robôs? Muitos pensam que os primeiros robôs realmente inteligentes serão “brain emulations” ou em. Escaneie um cérebro humano, daí rode um modelo com as mesmas conexões em um computador rápido, e você terá um cérebro robótico, mas reconhecidamente humano. Treine um em para fazer algum trabalho e copie-o um milhão de vezes: um exército de trabalhadores estará à disposição. Quando eles puderem ser feitos de forma barata, algo como um século, os sem irão substituir os humanos na maioria dos trabalhos. Nesta nova era, a economia mundial pode dobrar em tamanho em poucas semanas.
Alguns dizem que nós não podemos saber o futuro, especialmente seguindo tal nova e disruptiva tecnologia, mas o Prof. Hanson se mobilizou para provar que eles estão errados. Aplicando décadas de expertise em Física, Ciência da Computação e Economia, ele usa teorias tradicionais para pintar um quadro detalhado de um mundo dominado por ems. Enquanto as vidas humanas não mudam muito na era dos sem, as vidas dos ems são diferentes das nossas, tal como as nossas são diferentes daquelas dos nossos ancestrais forrageiros e fazendeiros. Os ems nos fazem questionar suposições comuns de progresso moral, porque eles rejeitam muitos dos nossos valores. Este livro mostra quão estranhos nossos descendentes podem ser, apesar dos ems não serem mais estranhos do que nós poderíamos parecer para nossos ancestrais. Para a maioria dos ems, parece bom ser um em.
O segundo livro é o “Homo Deus: A Brief History of Tomorrow” (Deus Homem: Uma Breve História do Amanhã), de Yuval Noah Harari, autor do bestseller “Sapiens: A Brief History of Humankind” (Sapiens: Uma Breve História da Humanidade). Em Homo Deus, Harari visualiza um mundo não tão distante em que nós enfrentaremos um novo conjunto de desafios.