O que é aprendizado profundo?

Aprendizado profundo é um tipo de aprendizado de máquina no qual os computadores formam grandes redes neurais artificiais, semelhantes às encontradas no cérebro humano.

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Definição de aprendizado profundo

Com a deep learning, grandes redes neurais artificiais são alimentadas por algoritmos de aprendizado e quantidades crescentes de dados, melhorando 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.

Por que aprendizado profundo?

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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Gerenciamento de dados em escala de petabytes com armazenamento de objetos

Guia de melhores práticas | PDF | 5,98 MB

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