Necessidade de aprendizado profundo | Há necessidade de aprendizado profundo?

Este artigo foi publicado como parte do Data Science Blogathon.

Os humanos devem se preocupar com a ameaça representada pela inteligência artificial. – Bill Gates

Tenho certeza que a citação acima deseja transmitir uma mensagem para nós, devemos definitivamente pensar sobre isso. O que você acha “Estou no certo?”, por favor, compartilhe sua opinião na caixa de comentários, Com certeza vou lê-los, o que vai me ajudar a entender que “Existe algum impacto negativo dessas tecnologias na espécie humana ou não?” o “Será essa tecnologia a responsável pela extinção da espécie humana??”.

Comecemos, hoje nossa agenda é que vamos discutir "Existe realmente uma necessidade de aprendizado profundo?”.

Nos últimos anos, provavelmente ouvimos muito sobre aprendizado profundo, mas do que se trata realmente? Aqui está outra pergunta curiosa que vem à mente: “Por que o aprendizado profundo está ocupando o centro do palco??”. Vamos primeiro entender o que a Inteligência Artificial realmente é.

Inteligência artificial

Inteligência artificial é um termo genérico para um ramo da ciência da computação. Seu objetivo é que a máquina imite a cognição humana, focando na resolução de problemas complexos. O único objetivo da IA é que a Máquina possa ter inteligência semelhante à humana no futuro. Refere-se à simulação da inteligência humana em máquinas que são programadas para que a máquina seja capaz de pensar como humanos e imitar suas ações..

O aprendizado de máquina é um subconjunto da inteligência artificial que basicamente se concentra em como tornar um computador capaz de aprender por conta própria, sem a necessidade de instruções codificadas manualmente. Os sistemas de aprendizado de máquina analisam uma grande quantidade de dados e aprendem com os erros anteriores. Os resultados são gerados a partir de algoritmos que completam suas tarefas de forma eficiente.

O aprendizado profundo é um subconjunto do aprendizado de máquina, esta tecnologia tenta imitar a atividade dos neurônios no cérebro humano multiplicando matrizes. Esse arranjo é chamado de rede neural.. Na realidade, o conceito de redes neurais entrou em cena em 1957 e foi testado pela primeira vez em 1980, mas não foi útil. A deep web só se torna viável por apenas dois motivos, o primeiro é um aumento no poder de computação e o segundo é uma grande quantidade de dados. Depois de ler até este ponto, você certamente duvidará que sempre que falamos sobre Deep Learning, sempre que "grande quantidade de dados" este termo vem com Deep Learning. Na realidade, Por que as redes neurais precisam de tantos dados?

A resposta para a pergunta acima é, na realidade, quanto mais dados, mais robusta será a sua rede. Devido à sua robustez, sua rede dará resultados melhores e mais precisos do que qualquer outro algoritmo. Vamos nos colocar no lugar do Deep Learning😁. Suponha que você tenha visto 3 fotos de gatos, tirado de diferentes ângulos. Mas por outro lado, você viu milhares de gatos diferentes, agora é muito mais fácil para você reconhecer um. Isso é importante para os dados. En Deep Learning, os dados são a essência que permite à máquina aprender.

Nascimento da rede neural

O verdadeiro campo do Deep Learning começou em 2012, antes de 2012, a maioria dos especialistas acreditava que a rede neural era inútil. Sobre 2012, Deep Learning torna-se o centro das atenções. Sobre 2012, a rede neural foi usada pela primeira vez em competição para reconhecer o maior conjunto de dados de imagens do mundo e, de fato, superou todos os tipos de algoritmos anteriores. Neste movimento, o mundo percebe o verdadeiro poder das redes neurais. Este foi o nascimento da Rede Neural.

Minha opinião sobre “Há necessidade de aprendizado profundo🤔?”

Antes da minha opinião, vamos ver um gráfico pesquisado pelo google.

De acordo com a pesquisa do Google após 2013, a maioria das pessoas pesquisou muito sobre o Deep Learning. O gráfico acima mostra o interesse das pessoas na área de Deep Learning. O gráfico tem aumentado muito depois de 2013, então, O que levou a esse aumento na tendência que entenderemos neste artigo?

De acordo com alguns especialistas, há muitas razões por trás dessa tendência ou do crescimento exponencial do interesse das pessoas no campo do Deep Learning. Vamos vê-los um por um.

1. A primeira coisa é que depois 2013 a maioria das pessoas conhece smartphones e começa a usá-los. As pessoas começam a usar várias plataformas de mídia social como o Facebook, Instagram ou WhatsApp, que realmente geram muitos dados. Usando esta grande quantidade de dados, podemos definitivamente fazer muitas coisas, resolver diferentes tipos de casos de uso. Ex. sistema de recomendação e muitas coisas.

Os dados são o principal motivo pelo qual o aprendizado profundo entra em cena. De acordo com uma pesquisa todos os dias aprox.. 2,5 trilhões de bytes de dados gerados. Vejamos um belo gráfico compartilhado por Sir Andrew Ng.

Aqui em cima, podemos ver este gráfico específico onde no eixo x temos a quantidade de dados e no eixo y temos o desempenho do algoritmo. Como vemos, à medida que aumentamos a quantidade de dados sobre algoritmos de aprendizagem mais antigos (qualquer tipo de algoritmo de aprendizado de máquina), desempenho após um ponto específico de tempo, começou a degradar e permanece quase constante, não aumentou. Mas no caso de Deep Learning, conforme aumentamos a quantidade de dados, o desempenho também aumenta. Isso significa que esse crescimento exponencial de dados nos levou a criar alguns modelos de aprendizado profundo incríveis em termos de precisão e várias métricas de desempenho..

2. A tecnologia é outro motivo que nos incentiva a pesquisar o aprendizado profundo, porque, junto com uma grande quantidade de dados, o aprendizado profundo também exigia hardware de boa qualidade. Aqui estou eu falando sobre GPU (Unidade de processamento gráfico) y TPU (Unidade de Processamento de Tensor). Devido ao aprimoramento da tecnologia, agora obtemos facilmente um bom hardware a um preço muito mais baixo. Conforme a tecnologia aumenta dia a dia, o custo do hardware diminui drasticamente dia a dia.

3. Na realidade, o aprendizado profundo combina extração de recursos e parte do treinamento do modelo. Realizamos essas duas técnicas separadamente no caso do Aprendizado de Máquina, mas aqui ambas as técnicas estão incluídas nas técnicas de aprendizado profundo.. Aqui, extração de recursos e construção de modelo, que fazemos isso separadamente no caso do aprendizado de máquina, são totalmente combinados em projetos de aprendizado profundo. Devido a isto, O Deep Learning pode realmente resolver problemas complexos, como classificação de imagens, detecção de objeto ou tarefa de PNL. O aprendizado profundo realmente usa a rede neural profunda, conforme a rede neural se torna profunda e cada vez mais complexas informações e características são extraídas dentro de uma declaração de problema.

Vamos terminar😅!

Nos pontos anteriores, discutimos que a tecnologia nos apoia continuamente, então por que não pegar a mão dela e dar um passo à frente? Mas essa tecnologia tem um conjunto de desvantagens significativas, apesar de todos os seus benefícios.. Segundo meu, o modelo de aprendizagem profunda é incapaz de fornecer argumentos sobre por que chegou a uma determinada conclusão. Acho que pode causar alguns problemas e pode ser um desafio para o modelo de aprendizado profundo. Tudo bem que leva muito tempo e um bom hardware para treinar o modelo.

Acho que os modelos de aprendizado profundo também devem dar uma conclusão específica sobre o resultado, suponha que toda vez que alguém nos perguntar o que “é um gato?”, A maneira que usamos para explicar porque é um gato, Eu acho que o Modelo de Aprendizado Profundo também deve conceber a mesma estratégia que sempre que der algum resultado, também nos dará uma conclusão adequada. Não acho que seja possível ou não, Estou apenas compartilhando minhas opiniões😅.

E minha opinião final é que, na realidade, devemos continuar com as tendências e tecnologias, que de fato nos ajudam a ficar atualizados e crescer mais. O que pensa, deixe um comentário abaixo.