Vamos explorar um pouco sobre 𝗗𝗲𝗲𝗽 𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻𝗶𝗻𝗴.

Nos ensaios anteriores, expliquei um pouco sobre o framework da Inteligência Artificial e apresentei as três abordagens clássicas para o treinamento de máquinas: 𝗦𝘂𝗽𝗲𝗿𝘃𝗶𝘀𝗲𝗱 𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻𝗶𝗻𝗴, 𝗨𝗻𝘀𝘂𝗽𝗲𝗿𝘃𝗶𝘀𝗲𝗱 𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻𝗶𝗻𝗴 e 𝗥𝗲𝗶𝗻𝗳𝗼𝗿𝗰𝗲𝗺𝗲𝗻𝘁 𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻𝗶𝗻𝗴. Neste ensaio, vamos explorar um pouco sobre 𝗗𝗲𝗲𝗽 𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻𝗶𝗻𝗴.

Só para abrir o apetite, vamos dar uma explicação formal do que é Deep Learning e a seguir vamos descomplicar as coisas. Deep Learning refere-se a uma arquitetura de rede neural com várias camadas e conexões entre essas camadas. Esses algoritmos processam dados de entrada usando parâmetros que, na maioria dos casos, são os pesos das conexões entre os neurônios. Esses pesos são ajustados a cada iteração, fazendo com que a rede aprenda a gerar respostas mais precisas. Ou seja, a resposta correta é fruto dos pesos ajustados com base nos dados de entrada. O importante aqui é entender que o aprendizado acontece conforme o algoritmo ajusta os pesos para melhorar suas previsões e resultados.

Deep Learning funciona de maneira semelhante ao nosso cérebro. Imagine uma rede de neurônios (como no cérebro humano), onde cada neurônio processa uma parte da informação. No Deep Learning, esses neurônios artificiais são organizados em camadas, e cada camada aprende com a anterior, tornando as decisões mais complexas e precisas à medida que avançamos.

Um exemplo simples: imagine uma criança aprendendo a reconhecer um gato. Primeiro, ela começa a identificar formas básicas, como círculos, linhas e curvas, que ajudam a distinguir elementos mais simples do objeto (isso seria o equivalente à primeira camada da rede neural, que capta características rudimentares). Na segunda fase, ela combina essas formas para reconhecer partes específicas, como as orelhas pontudas, a cauda e as patas do animal (esta é a segunda camada da rede, que começa a montar peças mais complexas a partir das formas). Por fim, após juntar todas essas informações, a criança é capaz de entender que está olhando para um gato completo (assim como a camada final de uma rede neural combina todas as características aprendidas anteriormente para formar a compreensão completa do objeto).

Da mesma forma, as redes de Deep Learning se baseiam nesse processo de aprendizado por camadas, cada uma refinando a anterior, até que o sistema consiga reconhecer padrões complexos, como imagens ou vozes. Assim como uma criança aprende e melhora com o tempo e a prática, as redes de Deep Learning ajustam suas conexões à medida que recebem mais dados, ficando cada vez mais precisas e eficientes em suas respostas.

Nos próximos ensaios, falaremos mais sobre Deep Learning e suas aplicações em Transformers e Gen AIs.