Aprendizado profundo é um tipo de aprendizado de máquina no qual os computadores formam grandes redes neurais artificiais, semelhantes às encontradas no cérebro humano.
No aprendizado profundo, grandes redes neurais artificiais são alimentadas por algoritmos de aprendizado e quantidades crescentes de dados, ampliando continuamente sua capacidade de "pensar" e "aprender", conforme processam mais e mais dados. "Profundo" por conta das muitas camadas que a rede neural acumula com o tempo, e o desempenho melhora quanto mais profunda a rede for. Hoje, grande parte do aprendizado profundo acontece sob a supervisão humana, mas o objetivo é criar redes neurais que consigam treinar a si mesmas e "aprender" de modo independente.
As redes neurais existem desde os anos 50, mas apenas recentemente o poder computacional e as capacidades de armazenamento de dados avançaram até o ponto em que o aprendizado profundo pudesse ser usado para criar novas e empolgantes tecnologias.
Enquanto a maioria das empresas ainda precisam incorporar o aprendizado profundo em seus processos de negócios ou produtos, esse tipo de aprendizado de máquina está por trás das tecnologias "inteligentes" emergentes, de softwares de reconhecimento de voz e imagem a carros autônomos. Em breve, os avanços em aprendizado profundo e robótica podem levar a tecnologias inteligentes de imagens médicas capazes de fazer diagnósticos confiáveis, drones autônomos, máquinas e infraestruturas de todos os tipos que fazem sua própria manutenção.
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