Aprendizado Profundo

O que é

Aprendizado profundo (do inglês deep learning) é uma abordagem de aprendizado de máquina baseada em redes neurais artificiais com várias camadas ("profundas") entre a entrada e a saída dos dados. Segundo a Enciclopédia Britannica, é um tipo de aprendizado de máquina em que a rede neural tem quatro ou mais camadas, contando a camada de entrada e a de saída. Segundo o glossário técnico do Google for Developers, uma rede "profunda" é justamente uma rede neural com mais de uma camada oculta ("hidden layer") entre a entrada e a saída — cada camada processa os dados recebidos da camada anterior e passa padrões cada vez mais abstratos para a camada seguinte.

Por que isso importa?

Aprendizado profundo é a técnica por trás da maioria dos avanços recentes de IA usados em pesquisa e ensino — reconhecimento automático de fala, geração de texto, tradução automática, reconhecimento de escrita manuscrita. Entender que se trata de uma técnica específica (e não sinônimo de todo aprendizado de máquina) ajuda a interpretar por que certas ferramentas exigem tanto poder computacional (GPUs) e grandes volumes de dados de treinamento para funcionar bem, e por que seu funcionamento interno costuma ser difícil de explicar em detalhe — problema conhecido informalmente como "caixa-preta" — mesmo para quem desenvolve essas ferramentas.

Exemplo

Ferramentas como o Transkribus e o eScriptorium usam modelos de aprendizado profundo — redes neurais artificiais com múltiplas camadas — para reconhecimento de texto manuscrito (HTR). Nas camadas iniciais da rede, o modelo reconhece traços simples de caligrafia; em camadas mais profundas, combina esses traços em padrões mais complexos, como letras, palavras e estilos de escrita típicos de um período histórico específico.

Não confunda com

Aprendizado profundo não é sinônimo de aprendizado de máquina: é uma técnica específica dentro desse campo mais amplo, que inclui também outras abordagens (como árvores de decisão) sem redes neurais de múltiplas camadas. Também não é sinônimo de rede neural artificial: toda rede de aprendizado profundo é uma rede neural, mas nem toda rede neural é "profunda" — uma rede com uma única camada oculta, por exemplo, não é considerada aprendizado profundo.

Termos relacionados

Referências

• Encyclopaedia Britannica. Artificial intelligence — Methods and goals in AI. britannica.com/technology/artificial-intelligence/Methods-and-goals-in-AI
• Google for Developers. Machine Learning Glossary (entradas "deep model" / "neural network"). developers.google.com/machine-learning/glossary