O que são deep neural networks e porquê elas são importantes | Aliger | A empresa da Inteligencia das coisas
AI27 de junho de 2019
3 minutos de leituraO que são deep neural networks e porquê elas são importantes
É comum o conceito de deep neural networks aparecer ao lado do deep learning, do machine learning e da inteligência artificial. Estas ideias estão, sim, conectadas. Mas o que de fato é uma deep neural network?
No texto de hoje, explicaremos o que são estas redes e como é o uso delas no dia a dia. Siga a leitura e confira!
O que são deep neural networks
Uma deep neural network, ou redes neurais, é um conjunto de algoritmos modelados com inspiração no funcionamento do cérebro humano. Cada rede neural atua como se fosse um neurônio, projetado para reconhecer padrões, agrupando e analisando dados coletados no mundo real como imagens, sons, textos ou séries temporais, sempre traduzido-os em alguma coisa.
Dentro do deep learning, as redes neurais são a parte central do processamento e compreensão dos dados analisados. Diversas arquiteturas moldadas com formas e objetivos diferentes se articulam para chegar em alguma conclusão com base nos dados apresentados a elas. Incrível, não?
A aplicação de uma deep neural network na prática
O conceito de redes neurais pode parecer coisa de um futuro distante, mas tudo isso já está presente no mundo atual. Empresas e organizações já empregam o deep learning em seu cotidiano, automatizando tarefas até então manuais, como o reconhecimento de voz e a leitura e compreensão de imagens e vídeos.
Os exemplos da aplicação de uma deep neural network compreendem diversas áreas do conhecimento e organizações em segmentos variados. Confira abaixo alguns exemplos que escolhemos para ilustrar seu uso:
Deep neural networks no reconhecimento de imagens
Um dos usos mais comuns para as redes neurais é o de reconhecimento e classificação de imagens. Esse método já é utilizado por organizações como o Facebook, que consegue reconhecer padrões faciais, sugerindo aos usuários quem está presente nas fotos postadas.
A compreensão de imagens pelos algoritmos também pode ser responsável por catalogar obras de arte. Dessa forma, é possível identificar o período de uma determinada pintura ou então capturar o estilo de uma obra, organizando um grande acervo ou aplicando-a em uma fotografia ou vídeo.
Aplicação de redes neurais na saúde
A área da saúde também é uma das grandes beneficiadas pelo deep learning. E as redes neurais têm papel crucial nessa transformação.
Por meio de deep neural networks, já é possível que os algoritmos sejam usados em fotografias clínicas, por exemplo. Dessa forma, ganha-se em eficiência no diagnóstico de doenças como retinopatia diabética e cancro da pele.
Deep neural networks no reconhecimento de fala
Todos os principais sistemas comerciais de reconhecimento de fala, como a Cortana da Microsoft, a Siri da Apple, a Alexa da Amazon e o Google Now, são baseados em aprendizado profundo. Nesse exemplo, mais facilmente encontrado no dia a dia, as redes neurais também estão por trás do aprendizado e compreensão da voz para executar comandos.
Gostou de aprender mais sobre as redes neurais e o deep learning? Aproveite e leia também nosso artigo sobre o futuro da Inteligência Artificial e veja o que nos espera mais adiante!