Fundamentos do Deep Learning

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– Introdução –

Deep learning ou aprendizado profundo é um subcampo da inteligência artificial que utiliza redes neurais artificiais profundas para modelar e resolver problemas complexos. Este artigo explora cinco principais técnicas dentro de deep learning: Redes Neurais Convolucionais (CNNs), Redes Neurais Recorrentes (RNNs), Transformers, Aprendizado por Reforço e Autoencoders. A seguir, abordamos sua história, funcionamento e aplicações atuais.

Redes Neurais Convolucionais (CNNs)

História e Surgimento

As CNNs foram inspiradas pela estrutura do córtex visual dos animais. A ideia de usar convoluções para processar imagens foi introduzida por Kunihiko Fukushima em 1980 com o modelo Neocognitron. Posteriormente, Yann LeCun popularizou as CNNs na década de 1990 com a criação do LeNet-5, usado para reconhecimento de dígitos manuscritos.

Estrutura

As CNNs consistem em:

• Camadas de convolução: Aplicam filtros para extrair características das imagens.
   
• Camadas de pooling: Reduzem a dimensionalidade e melhoram a eficiência computacional.
   
• Camadas totalmente conectadas: Transformam os dados processados em saídas finais.
   

A operação de convolução pode ser definida como:

Exemplos Atuais

Hoje, CNNs são amplamente usadas em:

• Reconhecimento facial (exemplo: Face ID da Apple).
   
• Diagnóstico médico, como detecção de câncer de pele.
   
• Visão computacional para carros autônomos (exemplos: Tesla e Waymo).

Redes Neurais Recorrentes (RNNs)

História e Surgimento

As RNNs foram desenvolvidas para lidar com dados sequenciais. O conceito de redes com loops de feedback foi proposto por John Hopfield em 1982. No entanto, redes recorrentes tradicionais sofriam com o problema de desaparecimento de gradientes, limitando seu desempenho.

Avanços

Em 1997, Sepp Hochreiter e Jürgen Schmidhuber introduziram as Long Short-Term Memory (LSTM), resolvendo o problema de aprendizado de longo prazo. A equação de atualização de um bloco LSTM é dada por:

Exemplos Atuais

RNNs, LSTMs e GRUs são usadas em:

• Tradução automática (exemplo: Google Translate).
   
• Reconhecimento de fala (exemplos: Siri e Alexa).
   
• Geração de texto (exemplos: GPT-2 e GPT-3).

Transformers

História e Surgimento

Os Transformers foram introduzidos em 2017 por Vaswani et al. no artigo “Attention is All You Need”. Diferente das RNNs, eles utilizam mecanismos de auto-atenção, permitindo processar sequências de forma paralela.

Estrutura

A equação da auto-atenção é:

Exemplos Atuais

Modelos como BERT, GPT-4 e T5 utilizam Transformers para tarefas como:

• Chatbots (ChatGPT, Bard).
   
• Tradução automática.
   
• Análise de sentimentos e classificação de texto.

Aprendizado por Reforço

História e Surgimento

O Aprendizado por reforço (RL, do inglês Reinforcement Learning) tem suas raízes na psicologia comportamental e foi formalizado na década de 1950. Richard Sutton e Andrew Barto popularizaram o campo com seu livro “Reinforcement Learning: An Introduction”.

Estrutura

O RL segue o modelo agente-ambiente-recompensa, onde um agente aprende por tentativa e erro. Um dos algoritmos fundamentais é o Q-Learning, definido por:

Exemplos Atuais

• AlphaGo enfrentou o campeão mundial de Go, Lee Sedol, e venceu a série de cinco partidas por 4 a 1.
   
• Sistemas de recomendação (exemplos: Netflix, YouTube, Spotify e Amazon).
   
• Otimização de robôs autônomos.

Autoencoders

História e Surgimento

Os autoencoders surgiram nos anos 1980 como um método de aprendizado não supervisionado para compressão de dados. Eles aprendem a representar dados de forma eficiente.

Estrutura

Um autoencoder tem:

• Codificador: reduz os dados de entrada, extraindo apenas as informações essenciais.
   
• Decodificador: reconstrói os dados a partir da representação comprimida, minimizando a perda de informação.
   

Exemplos Atuais

• Redução de dimensionalidade: PCA (Análise de Componentes Principais) com autoencoders para simplificar e organizar grandes volumes de dados.
   
• Detecção de anomalias: Identificação de fraudes bancárias e ataques cibernéticos.
   
• Geração de imagens sintéticas: Criação de imagens realistas ou estilizadas por inteligência artificial.

Conclusão

O deep learning segue transformando a tecnologia, impulsionado por arquiteturas como CNNs, RNNs e Transformers. No horizonte, podemos esperar avanços significativos em inteligência artificial generativa, maior eficiência computacional e aplicações inovadoras em diversas áreas.

Atualizado em 23/02/2025.

Referências

1. LeCun et al., 1998. “Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition”.
2. Hochreiter & Schmidhuber, 1997. “Long Short-Term Memory”.
3. Vaswani et al., 2017. “Attention is All You Need”.
4. Sutton & Barto, 2018. “Reinforcement Learning: An Introduction”.