aprendizagem profunda

A aprendizagem profunda, do inglês Deep Learning (também conhecida como aprendizado estruturado profundo, aprendizado hierárquico ou aprendizado de máquina profundo) é um ramo de aprendizado de máquina (Machine Learning) baseado em um conjunto de algoritmos que tentam modelar abstrações de alto nível de dados usando um grafo profundo com várias camadas de processamento, compostas de várias transformações lineares e não lineares. A aprendizagem profunda é parte de uma família mais abrangente de métodos de aprendizado de máquina baseados na aprendizagem de representações de dados. Uma observação (por exemplo, uma imagem), pode ser representada de várias maneiras, tais como um vetor de valores de intensidade por pixel, ou de uma forma mais abstrata como um conjunto de arestas, regiões com um formato particular, etc. Algumas representações são melhores do que outras para simplificar a tarefa de aprendizagem (por exemplo, reconhecimento facial ou reconhecimento de expressões faciais). Uma das promessas da aprendizagem profunda é a substituição de características feitas manualmente por algoritmos eficientes para a aprendizagem de características supervisionada ou semissupervisionada e extração hierárquica de características. A pesquisa nesta área tenta fazer representações melhores e criar modelos para aprender essas representações a partir de dados não rotulados em grande escala. Algumas das representações são inspiradas pelos avanços da neurociência e são vagamente baseadas na interpretação do processamento de informações e padrões de comunicação em um sistema nervoso, tais como codificação neural que tenta definir uma relação entre vários estímulos e as respostas neuronais associados no cérebro. Várias arquiteturas de aprendizagem profunda, tais como redes neurais profundas, redes neurais profundas convolucionais, redes de crenças profundas e redes neurais recorrentes têm sido aplicadas em áreas como visão computacional, reconhecimento automático de fala, processamento de linguagem natural, reconhecimento de áudio e bioinformática, onde elas têm se mostrado capazes de produzir resultados do estado-da-arte em várias tarefas. Aprendizagem profunda foi caracterizada como a expressão na moda, ou uma recaracterização das redes neurais.