Introdução ao Deep Learning

Escrito por Natália Rocha de Oliveira

Tópicos Abordados:

  • O que é Deep Learning?;
  • Funcionamento das Redes Neurais;
  • Neurônios Artificiais;
  • Funções de Ativação;
  • Como os modelos aprendem?
  • Conclusão.

1. O que é Deep Learning?

Pense que você quer ensinar a uma criança a como reconhecer um cachorro. Então, você mostra várias fotos e diz: “Isso é um cachorro“ e “Isso não é um cachorro.”

Depois de ver muitos exemplos, a criança começa a perceber padrões: Focinho, formato dos olhos e etc. Mas, obviamente isso não significa que ela decorou cada cachorro do mundo, ela apenas aprendeu “características-chave”.

Essa lógica se aplica ao Deep Learning. Basicamente, Deep Learning é uma subárea do Machine Learning baseada em redes neurais artificiais profundas. Seu principal objetivo é permitir que computadores aprendam padrões complexos diretamente dos dados, sem que todas as regras precisem ser programadas manualmente, assim como vimos no exemplo anterior.

Em vez de escrever milhares de instruções dizendo exatamente como reconhecer um cachorro, por exemplo, mostramos milhões de exemplos para que o modelo aprenda sozinho os padrões presentes nos dados.

O termo “Deep” (“profundo”) vem justamente da utilização de múltiplas camadas neurais, permitindo que o modelo aprenda representações cada vez mais complexas das informações. O crescimento do Deep Learning aconteceu principalmente devido a três fatores:

  • Grande quantidade de dados disponíveis;
  • Avanço do poder computacional (GPUs e TPUs);
  • Evolução dos algoritmos de treinamento.

Hoje, Deep Learning é utilizado em diversas áreas, como reconhecimento facial, diagnóstico médico, tradução automática, assistentes virtuais, geração de imagens e entre outros.

Seu impacto é tão grande que muitos especialistas consideram o Deep Learning uma das tecnologias mais importantes da atualidade.

2. Funcionamento das Redes Neurais:

Mas, o que seriam as redes neurais citadas como a fonte do Deep Learning? Esse conceito pode ser definido como um conjunto de camadas inspiradas no funcionamento dos neurônios biológicos para lidar e “absorver” padrões complexos derivados de um grande volume de dados. De forma geral, uma rede neural recebe dados de entrada, processa essas informações através de várias camadas e produz uma saída final.

Essa estrutura normalmente é dividida em três partes principais:

  1. Camada de Entrada (Input Layer): Recebe os dados brutos:
    • Pixels de uma imagem;
    • Palavras de um texto;
    • Áudio;
    • Dados numéricos.

    Nessa etapa, os dados ainda não possuem significado para a rede neural. Eles apenas entram como números.

    2. Camadas Ocultas (Hidden Layers): São as camadas intermediárias. Cada neurônio recebe valores, realiza operações matemáticas e envia os resultados para a próxima camada.

    Conforme os dados atravessam essas camadas, a rede começa a aprender padrões cada vez mais complexos.

    3. Camada de Saída (Output Layer): Fornece a decisão ou previsão final da rede.

    Dependendo do problema, a saída pode representar:

    • Classes;
    • Texto;
    • Valores numéricos;
    • Probabilidades;
    • Próxima palavra de uma frase.

    A imagem a seguir, serve como um exemplo de toda essa estrutura:

    3. Neurônios artificiais:

    Cada neurônio artificial funciona como uma pequena unidade matemática. Ele recebe informações, aplica cálculos usando pesos internos e produz uma saída. Esses pesos representam o “conhecimento” aprendido pela rede durante o treinamento.

    Inicialmente, os pesos são aleatórios. Conforme o modelo aprende, eles vão sendo ajustados para produzir respostas mais corretas.

    4. Funções de ativação:

    Após os cálculos realizados pelos neurônios, a rede utiliza funções de ativação. Essas funções ajudam a rede neural a aprender padrões complexos e não-lineares. Sem elas, a rede seria apenas uma sequência de operações lineares simples, incapaz de resolver problemas mais complexos, que é justamente a função do Deep Learning.

    Algumas das funções mais utilizadas são:

    • ReLU;
    • Sigmoid;
    • Tanh;
    • GELU.

    5. Como os modelos aprendem?

    Com os tópicos anteriores explicados, já entendemos parcialmente como os modelos Deep Learning são treinados. Mas, afinal, como eles realmente aprendem?

    O processo de aprendizagem acontece de forma matemática e estatística. Os dados, como imagens, textos, vídeos ou áudio, são transformados em representações numéricas para que possam ser processados pela rede neural. A partir disso, o modelo começa a analisar padrões presentes nesses números, realizando operações matemáticas em várias camadas sucessivas.

    Durante o treinamento, a rede neural faz previsões, compara essas previsões com as respostas corretas e mede o quanto errou através de uma métrica chamada loss. Em seguida, ela ajusta seus pesos internos para tentar diminuir esse erro nas próximas tentativas. Esse ciclo se repete milhões ou bilhões de vezes, permitindo que o modelo aprenda gradualmente padrões cada vez mais complexos.

    Conforme as camadas da rede processam os dados, o modelo passa a identificar diferentes níveis de características. Um ponto importante é que Deep Learning não funciona como pensamento humano. O modelo não “entende” conceitos da mesma forma que uma pessoa. O que ele realmente faz é encontrar padrões estatísticos extremamente complexos nos dados e ajustar seus pesos internos para melhorar previsões futuras.

    Além disso, o objetivo do treinamento não é decorar exemplos específicos, mas aprender padrões gerais que permitam ao modelo lidar com dados novos que nunca viu antes, assim como vimos no exemplo no início dessa aula. Esse processo é chamado de generalização e é uma das partes mais importantes do aprendizado de máquina moderno.

    Após muitas etapas de treinamento, os pesos aprendidos pela rede são salvos, formando o modelo treinado. A partir daí, ele pode ser usado em aplicações reais, como reconhecimento de imagens, tradução automática, geração de texto, sistemas de recomendação, carros autônomos e modelos de linguagem como GPT.

    6. Conclusão:

    Deep Learning é uma das áreas mais importantes da inteligência artificial moderna. Sua capacidade de aprender padrões complexos diretamente dos dados permitiu avanços gigantescos em reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural, geração de conteúdo, sistemas de recomendação e inúmeras outras aplicações presentes no cotidiano.

    Ao longo desta aula, vimos que redes neurais artificiais funcionam através de múltiplas camadas matemáticas capazes de transformar dados brutos em previsões cada vez mais sofisticadas. Também entendemos que o aprendizado acontece por meio do ajuste contínuo de pesos internos, permitindo que os modelos reduzam erros e aprendam padrões gerais em vez de apenas memorizar exemplos.

    Este foi apenas um primeiro contato com os conceitos fundamentais da área. Nos próximos artigos, será mais aprofundado o processo de aprendizagem dos modelos Deep Learning.