O deep learning é um ramo do machine learning que utiliza redes neuronais artificiais com muitas camadas. Estas redes aprendem, a partir de grandes quantidades de dados, quais as características relevantes – desde arestas em imagens a relações de significado em textos. O deep learning está na base dos atuais modelos de linguagem, do reconhecimento de imagem e de voz e da tradução automática, e exige normalmente uma capacidade de cálculo e dados de treino consideráveis.
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Iniciar demonstraçãoAs redes neuronais artificiais (RNA) são modelos computacionais compostos por muitas unidades ligadas ("neurónios") dispostas em camadas, que processam entradas através de ligações ponderadas. Durante o treino, os pesos são ajustados passo a passo com exemplos, normalmente por retropropagação. As RNA são a base do deep learning e alimentam o reconhecimento de imagem, o reconhecimento de voz e os grandes modelos de linguagem. Apesar da inspiração biológica, funcionam de forma muito mais simples do que o cérebro humano.
O machine learning é um ramo da inteligência artificial em que os computadores deduzem padrões a partir de dados, em vez de cada regra ser programada explicitamente. Consoante a tarefa, os modelos aprendem com exemplos etiquetados (supervisionada), com dados não etiquetados (não supervisionada) ou através de recompensas (por reforço). As aplicações vão de filtros de spam e previsões de procura a recomendações de produtos. A qualidade depende muito da quantidade e da qualidade dos dados de treino.
Uma rede neuronal convolucional (CNN) é uma arquitetura de rede neuronal particularmente adequada a dados de imagem. Percorre a entrada com pequenos filtros, detetando características simples, como contornos, nas primeiras camadas e formas mais complexas nas mais profundas. As CNN marcaram o reconhecimento de imagem durante muitos anos e são utilizadas, por exemplo, para detetar defeitos em fotografias de produtos ou na análise de imagens médicas.
O transformer é uma arquitetura de rede neuronal apresentada em 2017 no artigo científico «Attention Is All You Need». No seu centro está o mecanismo de atenção: cada palavra é ponderada em relação a todas as outras palavras de um texto, e o cálculo pode ser paralelizado de forma eficiente. Os transformers estão na base dos modelos de linguagem atuais, como o GPT, o Claude e o BERT, e são também utilizados em imagens e áudio.
