Aprendizagem profunda

A aprendizagem profunda, do inglês Deep Learning é um ramo de aprendizado de máquina baseado em um conjunto de algoritmos que tentam modelar abstrações de alto nível de dados usando um grafo profundo com várias camadas de processamento, compostas de várias transformações lineares e não lineares. Com a deep learning, grandes redes neurais artificiais são alimentadas por algoritmos de aprendizado e quantidades crescentes de dados, melhorando continuamente sua capacidade de "pensar" e "aprender", conforme processam mais e mais dados. "

Alexander Rodrigues Silva
Semântico SEO verified
Arquiteto de Informação e Engenheiro de Engenharia de Busca Semântica
calendar_today 12 de December, 2019 • timer 2 min de leitura • Revisão por Pares: Sim

A aprendizagem profunda, do inglês Deep Learning é um ramo de aprendizado de máquina baseado em um conjunto de algoritmos que tentam modelar abstrações de alto nível de dados usando um grafo profundo com várias camadas de processamento, compostas de várias transformações lineares e não lineares.

Aprendizado profundo é então, um tipo de aprendizado de máquina no qual os computadores formam grandes redes neurais artificiais, semelhantes às encontradas no cérebro humano.

Como funciona a Aprendizagem profunda ou Deep Learning?

Com a deep learning, grandes redes neurais artificiais são alimentadas por algoritmos de aprendizado e quantidades crescentes de dados, melhorando continuamente sua capacidade de “pensar” e “aprender”, conforme processam mais e mais dados. “Profundo” por conta das muitas camadas que a rede neural acumula com o tempo, e o desempenho melhora quanto mais profunda a rede for. Hoje, grande parte do aprendizado profundo acontece sob a supervisão humana, mas o objetivo é criar redes neurais que consigam treinar a si mesmas e “aprender” de modo independente.

Por que aprendizado profundo?

aprendizado profundo

As redes neurais existem desde os anos 50, mas apenas recentemente o poder computacional e as capacidades de armazenamento de dados avançaram até o ponto em que o aprendizado profundo pudesse ser usado para criar novas e empolgantes tecnologias.

Enquanto a maioria das empresas ainda precisam incorporar o aprendizado profundo em seus processos de negócios ou produtos, esse tipo de aprendizado de máquina está por trás das tecnologias “inteligentes” emergentes, de softwares de reconhecimento de voz e imagem a carros autônomos. Em breve, os avanços em aprendizado profundo e robótica podem levar a tecnologias inteligentes de imagens médicas capazes de fazer diagnósticos confiáveis, drones autônomos, máquinas e infraestruturas de todos os tipos que fazem sua própria manutenção.

Deep Learning no SEO

O uso de tecnologias inteligentes, principalmente no AEO, já é uma realidade, principalmente nas tecnologias presentes nas buscas do Google e da Amazon.

school FTS TRAINING PROGRAM

Semantic SEO Course

Master the Semantic Workflow (FTS) and position your content at the forefront of digital optimization in the era of Artificial Intelligence.

check_circle 12 Theoretical and hands-on lab modules
check_circle Access to the Graph Studio ecosystem
check_circle Bi-weekly direct mentoring with the author
Enroll in the Course arrow_forward
Alexander Rodrigues Silva
Sobre o Autor

Alexander Rodrigues Silva

Pesquisador em Ciência da Informação, especialista em SEO Semântico e autor do livro "SEO Semântico: Fluxo de Trabalho Semântico". Lidera as pesquisas da Semântico SEO em Porto Alegre focadas na formalização de dados e arquiteturas GraphRAG.

DIÁLOGO CONCEITUAL

Deixe sua Reflexão ou Pergunta

Seu endereço de e-mail não será publicado. Campos obrigatórios são marcados com *.

Blog Semântico
Privacy Overview

This website uses cookies so that we can provide you with the best user experience possible. Cookie information is stored in your browser and performs functions such as recognising you when you return to our website and helping our team to understand which sections of the website you find most interesting and useful.