Deep Learning - DL

Definição Básica

Deep Learning (Aprendizado Profundo) é uma subárea do Machine Learning que usa redes neurais artificiais com várias camadas para modelar padrões complexos em dados grandes e variados, permitindo que computadores "compreendam" dados como imagens, som e texto.

Definição Detalhada

Deep Learning envolve o uso de redes neurais profundas, que são compostas por múltiplas camadas de neurônios artificiais, para aprender representações hierárquicas dos dados. Essas camadas permitem que o modelo aprenda características de baixo nível (como bordas e texturas em uma imagem) nas primeiras camadas e características mais abstratas (como formas e objetos inteiros) nas camadas posteriores. As redes neurais profundas são compostas por neurônios organizados em camadas: Camada de Entrada: Recebe os dados de entrada. Camadas Ocultas (Hidden Layers): Processam a informação em várias etapas, transformando-a em padrões progressivamente complexos. Camada de Saída: Fornece a previsão ou classificação final. Algoritmos de Deep Learning são particularmente eficazes em: Reconhecimento de Imagem e Vídeo: Detecção de objetos e pessoas em fotos e vídeos. Processamento de Linguagem Natural (PLN): Entendimento e geração de texto, tradução automática, chatbots. Reconhecimento de Voz: Transcrição de áudio em texto. Análise de Dados Temporais: Previsão de séries temporais, como previsões financeiras e meteorológicas.

Exemplos Práticos

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras.models import Sequential

from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten

from tensorflow.keras.datasets import mnist

from tensorflow.keras.utils import to_categorical

# Carregar e preparar o conjunto de dados MNIST (dígitos manuscritos)

(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()

X_train, X_test = X_train / 255.0, X_test / 255.0 # Normalização dos dados

y_train, y_test = to_categorical(y_train), to_categorical(y_test) # Conversão para one-hot encoding

# Construção do modelo

model = Sequential([

Flatten(input_shape=(28, 28)), # Camada de entrada: achata a imagem 28x28 para um vetor de 784 elementos

Dense(128, activation='relu'), # Camada oculta com 128 neurônios e função de ativação ReLU

Dense(64, activation='relu'), # Outra camada oculta com 64 neurônios

Dense(10, activation='softmax') # Camada de saída com 10 neurônios (10 classes)

])

# Compilação e treinamento do modelo

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

model.fit(X_train, y_train, epochs=5, validation_data=(X_test, y_test))

# Avaliação do modelo

loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)

print(f'Precisão do modelo: {accuracy * 100:.2f}%')

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Exemplos Práticos