Deep learning - O que é isso?

Deep learning, ou aprendizagem profunda, é uma subárea do machine learning (aprendizagem automática) que utiliza redes neurais artificiais com múltiplas camadas para imitar a forma como o cérebro humano aprende. Ao processar grandes volumes de dados através destas camadas, o deep learning permite que os computadores reconheçam padrões complexos, aprendam a identificar imagens, entender a linguagem e tomar decisões, tudo com um alto nível de acerto e sem a necessidade de programação explícita para cada tarefa. Como funciona Redes Neurais Profundas: São inspiradas na estrutura do cérebro humano, com "neurónios" artificiais organizados em camadas. Múltiplas Camadas: Os dados são processados através de diversas camadas não lineares. Cada camada aprende e extrai características diferentes dos dados, construindo um conhecimento mais aprofundado à medida que a informação avança. Aprendizagem a partir de Dados: Os sistemas de deep learning aprendem a partir de uma grande quantidade de exemplos, em vez de serem programados com regras específicas. Aplicações práticas O deep learning tornou possíveis avanços significativos em diversas áreas da Inteligência Artificial (IA), incluindo: Visão computacional: Reconhecimento de imagens, como identificar tipos de tumores em análises médicas ou o período estilístico de uma pintura. Processamento de Linguagem Natural (PLN): Compreensão e geração de texto, como a voz em assistentes virtuais. Previsão e classificação: Análise de dados para prever resultados de negócios, como a evolução de vendas. Recomendação: Melhoria de sistemas de recomendação em serviços de streaming. Diferença do Machine Learning Machine Learning: É um campo mais amplo da IA onde os sistemas aprendem a partir de dados, mas muitas vezes dependem de dados estruturados e rotulados. Deep Learning: É um tipo específico de machine learning que utiliza redes neurais com muitas camadas (profundas) para aprender com dados não estruturados, como imagens, texto e som, e para identificar padrões de forma mais complexa. Fonte: Internet (2025)