Aprendizado profundo em Python - Aplicativos
O aprendizado profundo produziu bons resultados para algumas aplicações, como visão computacional, tradução de linguagem, legendagem de imagens, transcrição de áudio, biologia molecular, reconhecimento de fala, processamento de linguagem natural, carros autônomos, detecção de tumor cerebral, tradução de fala em tempo real, música composição, jogo automático e assim por diante.
O aprendizado profundo é o próximo grande salto após o aprendizado de máquina com uma implementação mais avançada. Atualmente, está caminhando para se tornar um padrão da indústria, trazendo uma forte promessa de ser um divisor de águas ao lidar com dados brutos não estruturados.
O aprendizado profundo é atualmente um dos melhores provedores de soluções para uma ampla gama de problemas do mundo real. Os desenvolvedores estão construindo programas de IA que, em vez de usar regras fornecidas anteriormente, aprendem com exemplos para resolver tarefas complicadas. Com o aprendizado profundo sendo usado por muitos cientistas de dados, as redes neurais mais profundas estão entregando resultados cada vez mais precisos.
A ideia é desenvolver redes neurais profundas aumentando o número de camadas de treinamento para cada rede; a máquina aprende mais sobre os dados até que sejam o mais precisos possível. Os desenvolvedores podem usar técnicas de aprendizado profundo para implementar tarefas complexas de aprendizado de máquina e treinar redes de IA para ter altos níveis de reconhecimento perceptivo.
O aprendizado profundo encontra sua popularidade na visão computacional. Aqui, uma das tarefas realizadas é a classificação de imagens, onde determinadas imagens de entrada são classificadas como gato, cachorro, etc. ou como uma classe ou rótulo que melhor descreve a imagem. Nós, como humanos, aprendemos como fazer essa tarefa muito cedo em nossas vidas e temos essas habilidades de reconhecer padrões rapidamente, generalizar a partir do conhecimento anterior e nos adaptar a diferentes ambientes de imagem.