Deep Learning é uma técnica de Machine Learning que ensina os computadores a aprender pelo exemplo, tal como os humanos. Esta tecnologia permite a obtenção de resultados que antes não eram possíveis, tais como equipamentos controlados por voz e veículos sem condutor, por exemplo. Mas como funciona, quais as diferenças entre machine learning e deep learning, e onde pode ser usado?

Como é que a Deep learning alcança os seus resultados?

Para alcançar os seus resultados, os modelos de computadores de deep learning aprendem a realizar tarefas de classificação a partir de conjuntos de dados que vão desde imagens, som e texto. Com formação adequada, os modelos de deep learning podem mesmo ultrapassar o desempenho humano.

Os métodos de deep learning utilizam arquiteturas de redes neurais (uma rede neural é um sistema adaptativo que aprende com dados numa estrutura em camadas que se assemelha a um cérebro humano).

Deep learning é o mesmo que Machine Learning?

A maior diferença é que em machine learning, o modelo precisa de ser ensinado manualmente enquanto, em deep learning, o modelo pode aprender por si mesmo, fazendo-o automaticamente.

Outra diferença fundamental é que os algoritmos de deep learning mantêm a aprendizagem por si próprios, melhorando à medida que o tamanho dos dados aumenta.

Casos de utilização para Deep Learning.

Alguns dos casos de utilização para deep learning são:

• Condução automatizada – Com a utilização de deep learning, os veículos automatizados podem detectar objetos, tais como sinais de trânsito, semáforos e também peões, ajudando a evitar acidentes.
• Automatização industrial – Pode haver melhorias significativas na segurança dos trabalhadores em torno de maquinaria pesada e perigosa através da deteção automática quando pessoas ou objetos se encontram, por exemplo, dentro de distâncias inseguras das máquinas.
• Eletrônica (IoT) – Dispositivos de assistente doméstico que podem responder à sua voz e conhecer as suas preferências podem ser alimentados por uma deep learning.

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