Primeiramente, o que é Deep Learning?

O Deep Learning (Aprendizagem Profunda)  é um método de aprendizado de máquina que nos permite treinar uma IA para prever as saídas, dado um conjunto de entradas.

Tanto a aprendizagem supervisionada quanto a não supervisionada podem ser utilizadas para treinar a IA.

Como os animais, o cérebro do estimador de IA têm neurônios. Eles são representados por círculos, e estão interconectados. Os neurônios são agrupados em três tipos diferentes de camadas:

  1. Camada de entrada → recebe os dados de entrada e passa as entradas para a primeira camada oculta
  2. Camadas ocultas → realizam cálculos matemáticos nas entradas (o “profundo”, em aprendizado profundo, significa ter mais de uma camada oculta) 
  3. Camada de saída → retorna os dados de saída

Cada conexão neural está associada a um peso. Este peso dita a importância do valor de entrada. É importante lembrar que os pesos iniciais são definidos de forma aleatória. 

Fonte: CodeProject 

Cada neurônio tem uma Função de Ativação . Uma de suas finalidades é padronizar a saída do neurônio. 

Uma vez que um conjunto de dados de entrada tenha passado por todas as camadas da rede neural, ele retorna os dados de saída através da camada de saída.

Esse é o básico do básico sobre as Redes Neurais. É difícil explicar em detalhes sem um raciocínio matemático. Aconselho que pesquisem mais sobre o tema e compreendam os processos matemáticos por trás dele. 

Published On: julho 9th, 2021 / Categories: Data Science, Deep Learning, Fundamentos /

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