Os 7 algoritmos de aprendizado profundo que você deve conhecer

O campo da inteligência artificial (IA) cresceu rapidamente nos últimos tempos, levando ao desenvolvimento de algoritmos de aprendizado profundo. Com o lançamento de ferramentas de IA, como DALL-E e OpenAI, o aprendizado profundo emergiu como uma área-chave de pesquisa. No entanto, com uma abundância de algoritmos disponíveis, pode ser difícil saber quais são os mais cruciais para entender.

Mergulhe no fascinante mundo do aprendizado profundo e explore os principais algoritmos obrigatórios, cruciais para entender a inteligência artificial.

1. Redes Neurais Convolucionais (CNNs)

Redes Neurais Convolucionais (CNNs), também conhecidas como ConvNets, são redes neurais que se destacam na detecção de objetos, reconhecimento de imagens e segmentação. Eles usam várias camadas para extrair recursos dos dados disponíveis. As CNNs consistem principalmente em quatro camadas:

1. camada de convolução
2. Unidade Linear Retificada (ReLU)
3. Camada de agrupamento
4. Camada Totalmente Conectada

Essas quatro camadas fornecem um mecanismo de trabalho para a rede. A camada de convolução é a primeira camada em CNNs, que filtra recursos complexos dos dados. Em seguida, o ReLU mapeia os dados para treinar a rede. Depois disso, o processo envia o mapa para a camada de pooling, o que reduz a amostragem e converte os dados de 2D para uma matriz linear. Finalmente, a camada totalmente conectada forma uma matriz linear achatada usada como entrada para detectar imagens ou outros tipos de dados.

2. Redes de crenças profundas

Deep Belief Networks (DBNs) são outra arquitetura popular para aprendizado profundo que permite que a rede aprenda padrões em dados com recursos de inteligência artificial. Eles são ideais para tarefas como software de reconhecimento facial e detecção de recursos de imagem.

O mecanismo DBN envolve diferentes camadas de Restricted Boltzmann Machines (RBM), que é uma rede neural artificial que auxilia no aprendizado e reconhecimento de padrões. As camadas de DBN seguem a abordagem de cima para baixo, permitindo a comunicação em todo o sistema, e as camadas de RBM fornecem uma estrutura robusta que pode classificar dados com base em diferentes categorias.

3. Redes Neurais Recorrentes (RNNs)

Rede Neural Recorrente (RNN) é um algoritmo popular de aprendizado profundo com uma ampla gama de aplicações. A rede é mais conhecida por sua capacidade de processar dados sequenciais e modelos de linguagem de design. Ele pode aprender padrões e prever resultados sem mencioná-los no código. Por exemplo, o mecanismo de pesquisa do Google usa RNN para completar pesquisas automaticamente, prevendo pesquisas relevantes.

A rede funciona com camadas de nós interconectados que ajudam a memorizar e processar sequências de entrada. Ele pode então trabalhar com essas sequências para prever automaticamente possíveis resultados. Além disso, os RNNs podem aprender com informações anteriores, permitindo que evoluam com mais exposição. Portanto, RNNs são ideais para modelagem de linguagem e modelagem sequencial.

4. Redes de memória de longo prazo (LSTMs)

As redes de memória de curto prazo (LSTMs) são um tipo de rede neural recorrente (RNN) que difere das outras em sua capacidade de trabalhar com dados de longo prazo. Eles têm memória excepcional e recursos preditivos, tornando os LSTMs ideais para aplicações como previsões de séries temporais, processamento de linguagem natural (PLN), reconhecimento de fala e composição musical.

As redes LSTM consistem em blocos de memória organizados em uma estrutura semelhante a uma cadeia. Esses blocos armazenam informações e dados relevantes que podem informar a rede no futuro, removendo quaisquer dados desnecessários para permanecer eficiente.

Durante o processamento de dados, o LSTM altera os estados das células. Primeiro, ele remove dados irrelevantes por meio da camada sigmóide. Em seguida, ele processa novos dados, avalia as partes necessárias e substitui os dados irrelevantes anteriores pelos novos dados. Por fim, ele determina a saída com base no estado atual da célula que tem dados filtrados.

A capacidade de lidar com dados de longo prazo diferencia os LSTMs de outros RNNs, tornando-os ideais para aplicativos que exigem tais recursos.

5. Redes Adversárias Gerativas

Generative Adversarial Networks (GANs) são um tipo de algoritmo de aprendizado profundo que suporta IA generativa. Eles são capazes de aprender sem supervisão e podem gerar resultados por conta própria, treinando por meio de conjuntos de dados específicos para criar novas instâncias de dados.

O modelo GAN consiste em dois elementos principais: um gerador e um discriminador. O gerador é treinado para criar dados falsos com base em seu aprendizado. Em contraste, o discriminador é treinado para verificar se há dados falsos ou erros na saída e corrigir o modelo com base neles.

As GANs são amplamente utilizadas para geração de imagens, como melhorar a qualidade gráfica em videogames. Eles também são úteis para aprimorar imagens astronômicas, simular lentes gravitacionais e gerar vídeos. As GANs continuam sendo um tópico de pesquisa popular na comunidade de IA, pois suas aplicações potenciais são vastas e variadas.

6. Perceptrons multicamadas

Multilayer Perceptron (MLP) é outro algoritmo de aprendizado profundo, que também é uma rede neural com nós interconectados em várias camadas. O MLP mantém uma única dimensão de fluxo de dados da entrada para a saída, conhecida como feedforward. É comumente usado para tarefas de classificação e regressão de objetos.

A estrutura do MLP envolve várias camadas de entrada e saída, juntamente com várias camadas ocultas, para realizar tarefas de filtragem. Cada camada contém vários neurônios que estão interconectados entre si, mesmo entre as camadas. Os dados são inicialmente alimentados para a camada de entrada, de onde progridem pela rede.

As camadas ocultas desempenham um papel significativo ativando funções como ReLUs, sigmoid e tanh. Posteriormente, processa os dados e gera uma saída na camada de saída.

Este modelo simples, mas eficaz, é útil para reconhecimento de voz e vídeo e software de tradução. Os MLPs ganharam popularidade devido ao seu design direto e facilidade de implementação em vários domínios.

7. Codificadores automáticos

Autoencoders são um tipo de algoritmo de aprendizado profundo usado para aprendizado não supervisionado. É um modelo feedforward com fluxo de dados unidirecional, semelhante ao MLP. Os codificadores automáticos são alimentados com entrada e a modificam para criar uma saída, que pode ser útil para tradução de idiomas e processamento de imagens.

O modelo consiste em três componentes: o codificador, o código e o decodificador. Eles codificam a entrada, redimensionam-na em unidades menores e depois a decodificam para gerar uma versão modificada. Esse algoritmo pode ser aplicado em vários campos, como visão computacional, processamento de linguagem natural e sistemas de recomendação.

Escolhendo o Algoritmo de Deep Learning Certo

Para selecionar a abordagem de aprendizado profundo apropriada, é crucial considerar a natureza dos dados, o problema em questão e o resultado desejado. Compreendendo os princípios e capacidades fundamentais de cada algoritmo, você pode tomar decisões informadas.

Escolher o algoritmo certo pode fazer toda a diferença no sucesso de um projeto. É um passo essencial para a construção de modelos eficazes de aprendizagem profunda.