Um guia rápido para aprendizado profundo


Por Jimmy Cantrell

Um guia rápido para aprendizado profundoImagem por Unsplash

O cérebro humano contém milhões de neurônios que nos permitem processar vastas quantidades de informações de várias fontes. Nossos sentidos enviam dados de nossas experiências para nossos cérebros, que organizam os dados em padrões para nos permitir entender o mundo ao nosso redor.

Deep studying é um subconjunto do machine studying que usa algoritmos construídos em redes neurais modeladas a partir do cérebro humano. Com múltiplas camadas trabalhando juntas dentro do computador, neurônios artificiais ou ‘nós’ usam cálculos matemáticos para processar dados para resolver problemas complexos, muito parecido com o que nossos próprios cérebros fazem.

Neste breve guia, exploramos mais detalhadamente como o aprendizado profundo funciona e como ele pode ser útil em nossa vida cotidiana.

Como funciona

Primeiro, o computador recebe uma entrada, que pode ser um problema ou uma tarefa. Os dados são passados ​​por centenas de camadas internas ocultas que trabalham na velocidade da luz para comparar a entrada com milhões de fontes de dados em uma tentativa de categorizá-la.

Think about ser solicitado a identificar um animal – seu cérebro compararia o pelo, tamanho, formato, características e indicadores físicos ao seu conhecimento interno do reino animal. Similarmente, se um computador fosse solicitado a fazer o mesmo, ele poderia usar a web para escanear todas as informações disponíveis sobre animais para identificar com precisão a resposta.

A saída é a camada remaining, e isso pode ser tão simples quanto “sim” ou “não” ou ter múltiplas respostas possíveis. Tudo isso acontece em segundos, permitindo que máquinas de aprendizado profundo superem rapidamente a velocidade dos humanos quando recebem tarefas específicas. Claro, o poder potencial do software program de aprendizado profundo pode parecer assustador, mas pesquisadores nos garantem que estamos longe da revolta robótica retratada em filmes de ficção científica futuristas.

Segundo a Gartner, apenas 54% dos projetos de IA chegam à fase de produção. Qualquer software program de IA também requer uma quantidade imensa de intervenção humana para criar, manter e treinar o software program para que ele funcione de forma eficaz e precisa, embora o software program de aprendizado profundo exija menos intervenção do que o aprendizado de máquina tradicional.

Benefícios do software program de aprendizado profundo

Onde o software program de aprendizado de máquina tradicional pode reconhecer padrões e fornecer soluções rápidas em muitas instâncias, ele depende do aprendizado supervisionado, o que limita o software program a fornecer apenas respostas predeterminadas. Em contraste, as redes de aprendizado profundo podem organizar dados em novas categorias, subconjuntos ou listas sem que um humano exact inserir todas as opções primeiro. Assim como nossos cérebros funcionam, essas redes neurais inovadoras podem criar novas respostas e fornecer soluções com base em suas próprias pesquisas.

Existem várias redes neurais de aprendizado profundo diferentes, que geralmente são construídas para tarefas específicas, como processamento de linguagem pure. Essa tecnologia permite que os computadores compreendam texto e fala em vários idiomas diferentes e pode ser revolucionária para preencher lacunas de comunicação em educação, negócios e saúde.

Por exemplo, uma unidade de cuidados intermédios no Condado de Montgomery recebeu uma Robô humanoide de US$ 44.000 para ajudar a preencher lacunas de comunicação e entreter as crianças, bem como dar suporte à equipe realizando tarefas médicas simples, como verificar novamente as informações de dosagem.

IA na educação

Com a IA claramente aqui para ficar, os educadores estão buscando maneiras de integrar as novas tecnologias em suas escolas e instituições. Com o potencial de economizar tempo dos professores, acelerar o planejamento de aulas e fornecer suporte personalizado a crianças de diferentes origens, as possibilidades são infinitas. A IA está transformando a maneira como interagimos uns com os outros, trabalhamos e resolvemos problemas no mundo moderno – e é rápido tornando-se sua própria categoria acadêmica em si mesmo.

Dan Fitzpatrickum dos principais palestrantes do FETC 2024, falou sobre a importância de garantir que os educadores recebam oportunidades de treinamento em IA, para que possam apresentar essa tecnologia inovadora aos seus alunos e aproveitar ao máximo seus recursos.

Saiba mais sobre IA para educação

Jimmy Cantrel

Como educador e entusiasta de tecnologia, Jimmy gosta de compartilhar os benefícios e desafios da IA ​​com outras pessoas para ajudar a integrá-la à sociedade e dissipar medos e mitos comuns em torno de novos softwares.



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