Big Data e inteligência artificial (IA) trouxeram muitas vantagens para as empresas nos últimos anos. Mas com esses avanços vem uma série de novas terminologias que todos nós temos que entender. Como resultado, alguns usuários de negócios não têm certeza da diferença entre os termos ou usam termos com significados diferentes de forma intercambiável.

A tecnologia está se tornando mais incorporada em nossas vidas diárias a cada minuto e, para acompanhar o ritmo das expectativas dos consumidores, as empresas estão confiando mais em algoritmos de aprendizado para facilitar as coisas. Você pode ver sua aplicação nas mídias sociais (através do reconhecimento de objetos em fotos) ou conversando diretamente com dispositivos (como Alexa ou Siri).

Essas tecnologias são comumente associadas à inteligência artificial, aprendizado de máquina, aprendizado profundo e redes neurais artificiais e, embora desempenhem um papel, esses termos tendem a ser usados ​​​​de forma intercambiável na conversa, levando a alguma confusão em torno das diferenças entre eles. Espero que possamos usar esta postagem no blog para esclarecer algumas das ambiguidades entre aprendizado profundo e redes neurais artificiais.

Atualmente, as redes neurais artificiais e Deep Learning (aprendizado profundo) fornecem as melhores soluções para muitos problemas de reconhecimento de imagem, reconhecimento de fala e processamento de linguagem natural.

A figura abaixo que, Machine Learning (Aprendizado de Máquina) é um subcampo da Inteligência Artificial. O aprendizado profundo – Deep Learning é um subcampo do aprendizado de máquina, e as redes neurais artificiais compõem a espinha dorsal dos algoritmos de aprendizado profundo. Na verdade, é o número de camadas de nós, ou profundidade, de redes neurais que distingue uma única rede neural de um algoritmo de aprendizado profundo, que deve ter mais de três.

Algumas das Principais empresas que usam Rede Neural Artificial (RNA):

Nvidia Corp. (NVDA)

Alfabeto (GOOG, GOOGL)

Salesforce.com (CRM)

Amazon.com (AMZN)

Microsoft Corp. (MSFT)

Twilio (TWLO)

IBM (IBM)

Facebook (FB)

O que é uma Rede Neural Artificial?

A IA pode ter surgido aos trancos e barrancos nos últimos anos, mas ainda estamos longe de máquinas verdadeiramente inteligentes – máquinas que podem raciocinar e tomar decisões como humanos. Redes neurais artificiais (RNAs para abreviar) podem fornecer a resposta para isso. Os cérebros humanos são compostos de redes conectadas de neurônios. As RNAs procuram simular essas redes e fazer com que os computadores ajam como células cerebrais interconectadas, para que possam aprender e tomar decisões de maneira mais humana.

Diferentes partes do cérebro humano são responsáveis ​​pelo processamento de diferentes informações, e essas partes do cérebro são organizadas hierarquicamente ou em camadas. Dessa forma, à medida que a informação chega ao cérebro, cada nível de neurônios processa a informação, fornece insights e passa a informação para a próxima camada mais sênior. É essa abordagem em camadas para processar informações e tomar decisões que as RNAs estão tentando simular. Em sua forma mais simples, uma RNA pode ter apenas três camadas de neurônios: a camada de entrada (onde os dados entram no sistema), a camada oculta (onde a informação é processada) e a camada de saída (onde o sistema decide o que fazer com base no nos dados). Mas as RNAs podem ser muito mais complexas do que isso e incluir várias camadas ocultas. Sejam três camadas ou mais, as informações fluem de uma camada para outra, assim como no cérebro humano.

Os usos mais comuns para redes neurais artificiais são:

• Classificação. RNAs rotulam os dados em classes analisando implicitamente seus parâmetros. Por exemplo, uma rede neural pode analisar os parâmetros de um cliente de banco, como idade, solvência, histórico de crédito e decidir se deve emprestar dinheiro.
• Predição. O algoritmo tem a capacidade de fazer previsões. Por exemplo, pode prever a alta ou queda de uma ação com base na situação do mercado de ações.
• Reconhecimento. Esta é atualmente a aplicação mais ampla de redes neurais. Por exemplo, um sistema de segurança pode usar o reconhecimento facial para permitir que apenas pessoas autorizadas entrem no prédio.

O que é Deep Learning – Aprendizado Profundo?

Deep Learning representa a vanguarda da inteligência artificial (IA). Em vez de ensinar os computadores a processar e aprender com os dados (que é como o aprendizado de máquina funciona), com o aprendizado profundo, o computador se treina para processar e aprender com os dados.

Tudo isso é possível graças às camadas de RNAs. Diferente das redes neurais artificiais tradicionais que, em sua forma mais simples tem apenas três camadas; uma RNA composta por mais de três camadas – ou seja, uma camada de entrada, uma camada de saída e várias camadas ocultas – é chamada de “rede neural profunda”, e é isso que sustenta o aprendizado profundo. Um sistema de aprendizado profundo é autodidata, aprendendo à medida que filtra informações por meio de várias camadas ocultas, de maneira semelhante aos humanos. Como você pode ver, os dois estão intimamente conectados, pois um depende do outro para funcionar. Sem redes neurais, não haveria aprendizado profundo.

As Redes Neurais de Aprendizado Profundo permitiram grandes avanços de desempenho da Inteligência Artificial e uma notória variedade de aplicações:

• Reconhecimento de fala. Todos os principais sistemas comerciais de reconhecimento de fala (como Microsoft Cortana, Alexa, Google Assistant, Apple Siri) são baseados em aprendizado profundo.
• Reconhecimento de padrões. Os sistemas de reconhecimento de padrões já são capazes de fornecer resultados mais precisos do que o olho humano no diagnóstico médico.
• Processamento de linguagem natural. As redes neurais têm sido usadas para implementar modelos de linguagem desde o início dos anos 2000. A invenção do LSTM (memória de curto prazo longa) ajudou a melhorar a tradução automática e a modelagem de linguagem.
• Descoberta de novos medicamentos. Por exemplo, há tipos de redes neurais artificiai de aprendizado profundo que têm sido usada para prever novas biomoléculas que podem potencialmente curar doenças como Ebola e esclerose múltipla.
• Sistemas de recomendação. Hoje, o aprendizado profundo está sendo usado para estudar as preferências do usuário em muitos domínios. A Netflix é um dos exemplos mais brilhantes nesse campo.

Considerações Finais

Deep learning e redes neurais são tecnologias úteis que expandem a inteligência e as habilidades humanas. As redes neurais são apenas um tipo de arquitetura de aprendizado profundo. No entanto, eles se tornaram amplamente conhecidos porque RNAs podem resolver efetivamente uma enorme variedade de tarefas e lidar com elas melhor do que outros algoritmos.

Se você quiser saber mais sobre postos e aplicações de aprendizado de máquina na vida real e nos negócios, continue lendo outros artigos do nosso blog:

OS FATOS SOBRE A TECNOLOGIA DE RECONHECIMENTO FACIAL COM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

POR QUE IMPLEMENTAR O SISTEMA DE RECOMENDAÇÃO BASEADO EM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL ?

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E O IMPACTO NOS EMPREGOS E PROFISSÕES

A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PODE NOS ENSINAR COMO NOS TORNARMOS MAIS EMOCIONALMENTE INTELIGENTES?

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA MEDICINA

MÉTODOS DE MACHINE LEARNING (ML) EM FINANÇAS