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usado para treinar computadores para realizar tarefas como seres humanos, o que inclui reconhecimento de fala e imagens, previsões de mercados, análise de textos e muito mais. O algoritmo de Deep Learning treina o computador para aprender sozinho através do reconhecimento de padrões em várias camadas de processamento.
Neste artigo apresento o que um algoritmo de Deep Learning pode fazer, mas não como ele funciona, pois isto seria assunto para vários artigos.
Queremos que o nosso estimador de preço de passagens preveja o preço usando as seguintes variáveis como entradas:
Para o nosso estimador de preços de passagens precisamos encontrar dados históricos dos preços das passagens. E devido à grande quantidade de combinações possíveis de aeroportos e datas de partida, precisamos de uma lista muito grande de preços de bilhetes – talvez centenas de milhares de observações.
Para treinar o algoritmo precisamos fornecer as entradas de nossa base de dados históricos e comparar as saídas que o algoritmo prevê (os preços) com as com as saídas de preços reais de nossa base histórica de dados. Como, no inicio, o algoritmo ainda não está treinado, suas saídas estarão provavelmente bastante erradas. Quando o valor do preço calculado é comparado com o valor real o algoritmo percebe que errou e procura corrigir este erro atribuindo pesos aos dados de entrada de modo a reduzir o erro, e depois de milhares de iterações o algoritmo começa a acertar, isto é, os preços previstos das passagens vão ficando cada vez mais próximos do preço real.
Na figura vemos que cada conexão entre os neurônios está associada a um peso . Esse peso determina a importância da variável de entrada. Os pesos iniciais são definidos aleatoriamente, e, ao longo das iterações vão sendo modificados.
Vemos que ao prever o preço da passagem, a data de partida é um dos fatores mais significativos, por isso tem um peso maior, assim também a Companhia aérea tem o menor peso.
Deep Learning atingiu um nível de atenção e investimento da indústria nunca antes visto na história da Inteligência Artificial, mas não é a primeira forma bem sucedida de Machine Learning.
É fato que a maioria dos algoritmos de aprendizado de máquina usados hoje não são algoritmos de Deep Learning. O Deep Learning nem sempre é a ferramenta certa para o projeto — às vezes não há dados suficientes para Deep Learning ser aplicável, e às vezes o problema é melhor resolvido por um algoritmo diferente. Se Deep Learning é o seu primeiro contato com aprendizado de máquina, então você pode se encontrar em uma situação em que você tem um martelo, e cada problema parece um prego. A única maneira de não cair nesta armadilha é estar familiarizado com outras abordagens e praticá-las quando apropriado.
Uma discussão detalhada das abordagens clássicas de aprendizado de máquina está fora do escopo deste artigo, mas vamos brevemente passar por eles e descrever o contexto histórico em que foram desenvolvidos. Isto permitirá colocar Deep Learning no contexto de aprendizagem de máquina e compreender melhor de onde Deep Learning provém e como ele se diferencia dos algoritmos tradicionais.
Talvez o tipo mais popular de um modelo de Machine Learning seja a Regressão, que consiste em prever (ou extrapolar) uma variável contínua como por exemplo, prever a temperatura, valores de carros usados ou prever o tempo que um projeto de software levará para ser completado, a partir de uma base de dados existente.
A primeira forma de regressão foi o método dos mínimos quadrados, que foi publicado por Legendre em 1805, e por Gauss em 1809. Legendre e Gauss aplicaram o método ao problema de determinar, a partir de observações astronômicas, as órbitas de corpos em torno do Sol (principalmente cometas, mas também depois os recém-descobertos planetas menores). O termo "regressão" foi cunhado por Francis Galton no século XIX para descrever um fenômeno biológico. O fenômeno era que as alturas dos descendentes de ancestrais altos tendem a regredir em direção a uma média normal (um fenômeno também conhecido como regressão em direção à média ). Para Galton, a regressão tinha apenas esse significado biológico, mas seu trabalho foi posteriormente estendido por Udny Yule e Karl Pearson para um contexto estatístico mais geral.
A modelagem probabilística é a aplicação dos princípios da estatística à análise de dados. Foi uma das primeiras formas de aprendizado de máquina, e ainda é amplamente usada.
Um dos algoritmos mais conhecidos nesta categoria é o algoritmo Naive Bayes. Naive Bayes é um tipo de classificador de aprendizado de máquina baseado na aplicação do Teorema de Bayes. Supomos que os atributos de entrada (features) são todos independentes, uma suposição naive (ingênua) porque muitas vezes pouco sabemos sobre as relações entre as features. Esta forma de análise de dados antecede os computadores e foi aplicada à mão décadas antes da primeira implementação em computador (provavelmente remonta à década de 1950).
O Teorema de Bayes e os fundamentos da estatística datam do século XVIII, e estes são tudo que você precisa para começar a utilizar classificadores Naive Bayes.