Por anos, o aprendizado profundo tem feito as manchetes em tecnologia. E, é simples entender o porquê.
Esse ramo da inteligência artificial está transformando setores que vão da saúde ao bancário e ao transporte, possibilitando avanços antes impensáveis.
O aprendizado profundo é construído sobre um conjunto de algoritmos sofisticados que aprendem a extrair e prever padrões complicados de grandes volumes de dados.
Veremos os 15 melhores algoritmos de aprendizado profundo neste post, de redes neurais convolucionais a redes adversárias generativas e redes de memória de longo prazo.
Esta postagem fornecerá informações essenciais sobre se você é um iniciante ou especialista em aprendizagem profunda.
1. Redes Transformadoras
As redes transformadoras transformaram visão computacional e aplicações de processamento de linguagem natural (NLP). Eles analisam os dados recebidos e empregam processos de atenção para capturar relacionamentos de longo alcance. Isso os torna mais rápidos do que os modelos convencionais de sequência a sequência.
As redes transformadoras foram descritas pela primeira vez na publicação “Attention Is All You Need” de Vaswani et al.
Eles consistem em um codificador e um decodificador (2017). O modelo do transformador demonstrou desempenho em uma variedade de aplicações NLP, incluindo análise de sentimentos, categorização de texto e tradução automática.
Modelos baseados em transformadores também podem ser utilizados em visão computacional para aplicativos. Eles podem realizar reconhecimento de objetos e legendagem de imagens.
2. Redes de memória de longo prazo (LSTMs)
Long Short-Term Memory Networks (LSTMs) são uma forma de rede neural especialmente construído para lidar com entrada sequencial. Eles são referidos como “longo prazo” porque podem recordar conhecimentos de muito tempo atrás, ao mesmo tempo em que esquecem informações desnecessárias.
Os LSTMs operam por meio de alguns “portões” que controlam o fluxo de informações dentro da rede. Dependendo se a informação é considerada significativa ou não, esses portões podem deixá-la entrar ou impedi-la.
Essa técnica permite que os LSTMs recuperem ou esqueçam informações de etapas de tempo anteriores, o que é crítico para tarefas como reconhecimento de fala, processamento de linguagem natural e previsão de séries temporais.
Os LSTMs são extremamente benéficos em qualquer caso em que você tenha dados sequenciais que precisam ser avaliados ou previstos. Eles são frequentemente usados em software de reconhecimento de voz para converter palavras faladas em texto ou em mercado de ações análise para prever preços futuros com base em dados anteriores.
3. Mapas auto-organizados (SOMs)
SOMs são uma espécie de rede neural que pode aprender e representam dados complicados em um ambiente de baixa dimensão. O método opera transformando dados de entrada de alta dimensão em uma grade bidimensional, com cada unidade ou neurônio representando uma parte diferente do espaço de entrada.
Os neurônios são interligados e criam uma estrutura topológica, permitindo que eles aprendam e se ajustem aos dados de entrada. Portanto, o SOM é baseado no aprendizado não supervisionado.
O algoritmo não precisa dados rotulados para aprender. Em vez disso, ele usa os recursos estatísticos dos dados de entrada para descobrir padrões e correlações entre as variáveis.
Durante o estágio de treinamento, os neurônios competem para ser a melhor indicação dos dados de entrada. E eles se auto-organizam em uma estrutura significativa. Os SOMs têm uma ampla gama de aplicações, incluindo reconhecimento de imagem e fala, mineração de dados e reconhecimento de padrões.
Eles são úteis para visualizando dados complicados, agrupando pontos de dados relacionados e detectando anormalidades ou valores discrepantes.
4. Aprendizado por Reforço Profundo
profundo Aprendizagem por Reforço é uma espécie de aprendizado de máquina em que um agente é treinado para tomar decisões com base em um sistema de recompensa. Ele funciona permitindo que o agente interaja com o ambiente e aprenda por tentativa e erro.
O agente é recompensado por cada ação que realiza, e seu objetivo é aprender a otimizar seus benefícios ao longo do tempo. Isso pode ser usado para ensinar agentes a jogar, dirigir automóveis e até mesmo gerenciar robôs.
Q-Learning é um método bem conhecido de Deep Reinforcement Learning. Ele opera avaliando o valor de fazer uma determinada ação em um determinado estado e atualizando essa estimativa conforme o agente interage com o ambiente.
O agente então utiliza essas estimativas para determinar qual ação tem maior probabilidade de resultar na maior recompensa. O Q-Learning tem sido usado para educar os agentes a jogar jogos Atari, bem como para melhorar o uso de energia em data centers.
Deep Q-Networks é outro famoso método Deep Reinforcement Learning (DQN). Os DQNs são semelhantes ao Q-Learning, pois estimam valores de ação usando uma rede neural profunda em vez de uma tabela.
Isso permite que eles lidem com configurações enormes e complicadas com inúmeras ações alternativas. Os DQNs têm sido usados para treinar agentes para jogar jogos como Go e Dota 2, bem como para criar robôs que podem aprender a andar.
5. Redes Neurais Recorrentes (RNNs)
RNNs são uma espécie de rede neural que pode processar dados sequenciais enquanto mantém um estado interno. Considere-o semelhante a uma pessoa lendo um livro, onde cada palavra é digerida em relação às que vieram antes dela.
RNNs são, portanto, ideais para tarefas como reconhecimento de fala, tradução de idiomas e até previsão da próxima palavra em uma frase.
As RNNs funcionam usando loops de realimentação para conectar a saída de cada etapa de tempo de volta à entrada da próxima etapa de tempo. Isso permite que a rede utilize informações de etapas de tempo anteriores para informar suas previsões para etapas de tempo futuras. Infelizmente, isso também significa que as RNNs são vulneráveis ao problema do gradiente de desaparecimento, no qual os gradientes usados para treinamento tornam-se muito pequenos e a rede luta para aprender relacionamentos de longo prazo.
Apesar desta aparente restrição, RNNs encontraram uso em uma ampla gama de aplicações. Esses aplicativos incluem processamento de linguagem natural, reconhecimento de fala e até mesmo produção musical.
Traduz Google, por exemplo, emprega um sistema baseado em RNN para traduzir entre idiomas, enquanto o Siri, o assistente virtual, utiliza um sistema baseado em RNN para detectar voz. RNNs também têm sido usados para prever preços de ações e criar textos e gráficos realistas.
6. Redes Cápsulas
Capsule Networks é um novo tipo de projeto de rede neural que pode identificar padrões e correlações em dados de forma mais eficaz. Eles organizam os neurônios em “cápsulas” que codificam certos aspectos de uma entrada.
Dessa forma, eles podem fazer previsões mais precisas. Capsule Networks extraem propriedades progressivamente complicadas de dados de entrada, empregando várias camadas de cápsulas.
A técnica da Capsule Networks permite que eles aprendam representações hierárquicas da entrada fornecida. Eles podem codificar adequadamente conexões espaciais entre itens dentro de uma imagem, comunicando-se entre as cápsulas.
Identificação de objetos, segmentação de imagem e processamento de linguagem natural são aplicações de Capsule Networks.
As Capsule Networks têm potencial para serem empregadas em condução autônoma tecnologias. Eles ajudam o sistema a reconhecer e distinguir itens como automóveis, pessoas e sinais de trânsito. Esses sistemas podem evitar colisões fazendo previsões mais precisas sobre o comportamento dos objetos em seu ambiente.
7. Autoencoders variacionais (VAEs)
Os VAEs são uma forma de ferramenta de aprendizado profundo usada para aprendizado não supervisionado. Ao codificar os dados em um espaço de dimensão inferior e, em seguida, decodificá-los de volta ao formato original, eles podem aprender a detectar padrões nos dados.
Eles são como um mágico que pode transformar um coelho em um chapéu e depois voltar a ser um coelho! Os VAEs são benéficos para gerar imagens ou músicas realistas. E podem ser usados para produzir novos dados comparáveis aos dados originais.
VAEs são semelhantes ao codebreaker secreto. Eles podem descobrir a base estrutura de dados dividindo-o em pedaços mais simples, assim como um quebra-cabeça é dividido. Eles podem utilizar essas informações para criar novos dados que se pareçam com o original depois de separar as peças.
Isso pode ser útil para compactar arquivos enormes ou produzir novos gráficos ou música em um determinado estilo. Os VAEs também podem produzir novos conteúdos, como notícias ou letras de músicas.
8. Redes Geradoras Adversariais (GANs)
GANs (Generative Adversarial Networks) são uma forma de sistema de aprendizado profundo que gera novos dados que se assemelham ao original. Eles operam treinando duas redes: uma rede geradora e uma rede discriminadora.
O gerador produz novos dados que são comparáveis ao original.
E, o discriminador tenta distinguir entre os dados originais e criados. As duas redes são treinadas em conjunto, com o gerador tentando enganar o discriminador e o discriminador tentando identificar adequadamente os dados originais.
Considere os GANs como um cruzamento entre um falsificador e um detetive. O gerador funciona de forma semelhante a um falsificador, produzindo novas obras de arte que se assemelham ao original.
O discriminador age como um detetive, tentando distinguir entre obras de arte genuínas e falsificações. As duas redes são treinadas em conjunto, com o gerador melhorando em fazer falsificações plausíveis e o discriminador melhorando em reconhecê-las.
Os GANs têm vários usos, desde a produção de imagens realistas de humanos ou animais até a criação de novas músicas ou composições. Eles também podem ser usados para aumento de dados, que envolve a combinação de dados produzidos com dados reais para construir um conjunto de dados maior para modelos de aprendizado de máquina de treinamento.
9. Redes Q profundas (DQNs)
Deep Q-Networks (DQNs) são uma espécie de algoritmo de aprendizado por reforço para tomada de decisão. Eles operam aprendendo uma função Q que prevê a recompensa esperada por fazer uma determinada ação em uma condição específica.
A função Q é ensinada por tentativa e erro, com o algoritmo tentando várias ações e aprendendo com os resultados.
Considere-o como um videogame personagem experimentando várias ações e descobrindo quais levam ao sucesso! Os DQNs treinam a função Q usando uma rede neural profunda, tornando-os ferramentas eficazes para tarefas difíceis de tomada de decisão.
Eles até derrotaram campeões humanos em jogos como Go e xadrez, bem como em robótica e automóveis autônomos. Portanto, os DQNs trabalham aprendendo com a experiência para aprimorar suas habilidades de tomada de decisão ao longo do tempo.
10. Redes de função de base radial (RBFNs)
Radial Basis Function Networks (RBFNs) são uma espécie de rede neural que é usada para aproximar funções e realizar tarefas de classificação. Eles operam transformando os dados de entrada em um espaço de dimensão superior usando uma coleção de funções de base radial.
A saída da rede é uma combinação linear das funções de base, e cada função de base radial representa um ponto central no espaço de entrada.
Os RBFNs são especialmente eficazes para situações com interações de entrada-saída complicadas e podem ser ensinados usando uma ampla variedade de técnicas, incluindo aprendizado supervisionado e não supervisionado. Eles têm sido usados para qualquer coisa, desde previsões financeiras até reconhecimento de imagem e fala e diagnósticos médicos.
Considere os RBFNs como um sistema de GPS que usa uma série de pontos de ancoragem para encontrar seu caminho em terrenos desafiadores. A saída da rede é uma combinação dos pontos de ancoragem, que representam as funções de base radial.
Podemos navegar através de informações complicadas e gerar previsões precisas sobre como um cenário vai acabar empregando RBFNs.
11. Perceptrons Multicamadas (MLPs)
Uma forma típica de rede neural chamada multilayer perceptron (MLP) é usada para tarefas de aprendizado supervisionado, como classificação e regressão. Eles operam empilhando várias camadas de nós vinculados, ou neurônios, com cada camada alterando de forma não linear os dados recebidos.
Em um MLP, cada neurônio recebe entrada dos neurônios na camada abaixo e envia um sinal para os neurônios na camada acima. A saída de cada neurônio é determinada usando uma função de ativação, que dá à rede não linearidade.
Eles são capazes de aprender representações sofisticadas dos dados de entrada, pois podem ter várias camadas ocultas.
Os MLPs foram aplicados a uma variedade de tarefas, como análise de sentimento, detecção de fraude e reconhecimento de voz e imagem. Os MLPs podem ser comparados a um grupo de investigadores trabalhando juntos para resolver um caso difícil.
Juntos, eles podem juntar os fatos e resolver o crime, apesar de cada um ter uma área de especialização específica.
12. Redes Neurais Convolucionais (CNNs)
Imagens e vídeos são processados usando redes neurais convolucionais (CNNs), uma forma de rede neural. Eles funcionam empregando um conjunto de filtros que podem ser aprendidos, ou kernels, para extrair características significativas dos dados de entrada.
Os filtros deslizam sobre a imagem de entrada, executando convoluções para construir um mapa de recursos que captura aspectos essenciais da imagem.
Como as CNNs são capazes de aprender representações hierárquicas das características da imagem, elas são particularmente úteis para situações que envolvem grandes volumes de dados visuais. Vários aplicativos fizeram uso deles, como detecção de objetos, categorização de imagens e detecção de faces.
Considere as CNNs como um pintor que usa vários pincéis para criar uma obra-prima. Cada pincel é um núcleo, e o artista pode construir uma imagem complexa e realista misturando vários núcleos. Podemos extrair características significativas de fotos e utilizá-las para prever com precisão o conteúdo da imagem utilizando CNNs.
13. Redes de Crença Profunda (DBNs)
DBNs são uma forma de rede neural usada para tarefas de aprendizado não supervisionado, como redução de dimensionalidade e aprendizado de recursos. Eles funcionam empilhando várias camadas de Restricted Boltzmann Machines (RBMs), que são redes neurais de duas camadas capazes de aprender a reconstituir os dados de entrada.
Os DBNs são muito benéficos para problemas de dados de alta dimensão porque podem aprender uma representação compacta e eficiente da entrada. Eles têm sido utilizados para qualquer coisa, desde reconhecimento de voz até categorização de imagens e descoberta de drogas.
Por exemplo, os pesquisadores empregaram um DBN para estimar a afinidade de ligação de medicamentos candidatos ao receptor de estrogênio. O DBN foi treinado em uma coleção de características químicas e afinidades de ligação, e foi capaz de prever com precisão a afinidade de ligação de novos candidatos a medicamentos.
Isso destaca o uso de DBNs no desenvolvimento de medicamentos e outras aplicações de dados de alta dimensão.
14. Codificadores automáticos
Autoencoders são redes neurais que são utilizadas para tarefas de aprendizagem não supervisionadas. Eles destinam-se a reconstruir os dados de entrada, o que implica que eles aprenderão a codificar as informações em uma representação compacta e, em seguida, decodificá-las de volta na entrada original.
Autoencoders são muito eficazes para compactação de dados, remoção de ruído e detecção de anomalias. Eles também podem ser usados para aprendizado de recursos, onde a representação compacta do autoencoder é alimentada em uma tarefa de aprendizado supervisionado.
Considere os autoencoders como alunos fazendo anotações em sala de aula. O aluno ouve a palestra e anota os pontos mais relevantes de forma concisa e eficiente.
Mais tarde, o aluno pode estudar e relembrar a lição usando suas anotações. Um autoencoder, por outro lado, codifica os dados de entrada em uma representação compacta que pode ser posteriormente empregada para diferentes propósitos, como detecção de anomalias ou compressão de dados.
15. Máquinas Boltzmann Restritas (RBMs)
RBMs (Restricted Boltzmann Machines) são uma espécie de rede neural generativa que é usada para tarefas de aprendizagem não supervisionadas. Eles são compostos por uma camada visível e uma camada oculta, com neurônios em cada camada, ligados, mas não dentro da mesma camada.
Os RBMs são treinados usando uma técnica conhecida como divergência contrastiva, que envolve a alteração dos pesos entre as camadas visíveis e ocultas para otimizar a probabilidade dos dados de treinamento. Os RBMs podem criar novos dados após serem treinados por amostragem da distribuição aprendida.
Reconhecimento de imagem e fala, filtragem colaborativa e detecção de anomalias são todos os aplicativos que empregaram RBMs. Eles também têm sido utilizados em sistemas de recomendação para criar recomendações personalizadas aprendendo padrões de comportamento do usuário.
Os RBMs também têm sido usados no aprendizado de recursos para criar uma representação compacta e eficiente de dados de alta dimensão.
Conclusão e desenvolvimentos promissores no horizonte
Métodos de aprendizado profundo, como Redes Neurais Convolucionais (CNNs) e Redes Neurais Recorrentes (RNNs), estão entre as abordagens de inteligência artificial mais avançadas. As CNNs transformaram o reconhecimento de imagem e áudio, enquanto as RNNs avançaram significativamente no processamento de linguagem natural e na análise sequencial de dados.
O próximo passo na evolução dessas abordagens provavelmente se concentrará em melhorar sua eficiência e escalabilidade, permitindo que analisem conjuntos de dados maiores e mais complicados, além de aprimorar sua interpretabilidade e capacidade de aprender com dados menos rotulados.
O aprendizado profundo tem a possibilidade de permitir avanços em áreas como saúde, finanças e sistemas autônomos à medida que avança.
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