O deep learning é uma área de desenvolvimento que está dentro da área de machine learning, portanto, está inserido no contexto da inteligência artificial e tem como objetivo principal o fornecimento de informações através da análise de diferentes tipos de dados.
Um sistema de deep learning é feito para funcionar de uma maneira parecida ao cérebro humano no que diz respeito à troca e processamento de informação realizada entre os neurônios, criando então, uma rede neural.
As informações usadas nesse método são processadas em camadas, a primeira camada é onde os dados são inseridos para a análise e a última é onde os resultados são exibidos. Entre essas duas camadas existem camadas escondidas, e o número de camadas escondidas varia em cada operação.
Ao receber uma informação de entrada, os algorítimos de deep learning conseguem distinguir detalhes, que serão passados aos neurônios, os quais realizam análises através de cálculos matemáticos. Nesses cálculos, cada um dos detalhes analisados recebe um peso, o qual cria um grau de relação entre o detalhe analisado e o resultado final esperado.
Após a realização do cálculo matemático o resultado é passado para uma função de ativação, que seleciona alguns neurônios que serão ativados para continuar com o processo. Essa função adiciona um grau de não-linearidade ao processo. Esse processo continua com suas inúmeras análises até chegar na última camada de resultados.
A utilização do deep learning exige que uma extrema quantidade de dados seja proporcionada ao sistema. A abundante quantidade de dados e cálculos faz com que um computador convencional não seja suficiente para cumprir essas tarefas, uma vez que se exige uma alta capacidade de computação de GPU.
https://www.ibm.com/br-pt/cloud/deep-learning
De: IBM Brasil
