Aprendizagem profunda : como implementar esta tecnologia de inteligência artificial

Aprendizagem profundaé uma tecnologia de IA inspirada na aprendizagem com máquinas. Esta abordagem, baseada em estatísticas, permite que as máquinas aprendam, graças a dados. As máquinas são depois capazes de resolver tarefas, sem uma programação anterior. Os algoritmos aprendem por si próprios. Eles são autónomos e melhoram sem nenhuma intervenção humana. Mas o que é realmente a aprendizagem profunda? Quais são as infraestruturas certas para implementar este tipo de tecnologia ?

Aprendizagem profunda : O que é?

A implementação da aprendizagem profunda (semelhante ao reconhecimento de imagens, por exemplo) consiste nacriação de "neurónios artificiais" ligados entre si. Quando falamos de aprendizagem profunda, referimo-nos a uma grande quantidade de "neurónios interligados".

Tal como com os neurónios humanos : eles partilham um grande volume de dados e vêm com a solução certa para resolver um problema A aprendizagem profunda não é uma tecnologia muito recente. Na realidade, tudo começou nos anos 50 com a modelização da rede de neurónios, a fim de entender melhor o cérebro humano. 20 anos depois, é criado um algoritmo de aprendizagem. No entanto, foi necessário esperar até 2012 para começar a utilizar essa rede artificial para resolução de problemas. O desenvolvimento dessa rede é parcialmente possível graças aos megadados. Quanto maior for a quantidade de dados, maior será a rapidez da aprendizagem da máquina. Por outro lado, a melhoria da tecnologia de IA também impulsionou o desenvolvimento da aprendizagem profunda, graças ao GPU mais rápido. Além disso, a acumulação de conhecimentos no cérebro humano ajudou imenso a construção da "rede de neurónios artificiais" e a aprendizagem profunda.

Qual é o objetivo concreto da aprendizagem profunda?

A aprendizagem profunda destina-se essencialmente aoprocessamento de imagens e sons. Além disso, a aprendizagem profunda é utilizada para reconhecimento facial no Facebook, no Face ID ou no Skype. Nesse caso, permite traduzir uma conversa falada. No entanto, podem ser consideradas outras aplicações, como reconhecimento de texto para tradução ou transcrição,diagnóstico médico ou robótica. As utilizações da aprendizagem profunda são numerosas? Deixa de ser necessário indicar à máquina quais as caraterísticas a serem identificadas, dado que ela já é capaz de aprender, graças aos recursos básicos.

De qualquer forma, para obter as respostas corretas de uma rede neuronal, esta deverá ser treinada. Suponhamos que queremos identificar imagens que mostrem um cubo, graças à aprendizagem profunda. Milhares de imagens são enviadas para o computador, onde é identificado um cubo, com todas as cores, em ângulos diferentes... As imagens que mostram um cubo são identificadas manualmente; então, a máquina compara os seus resultados com os dos humanos,, para aprender com os erros ou para reconhecer as respostas corretas.

A aprendizagem profunda envolvemuita prática, para se conseguir obter resultados de correspondências a 100% Este método de aprendizagem denomina-se «aprendizagem supervisionada». Porém, também é possível implementar aprendizagem não supervisionada. Ela consiste em permitir que a máquina aprenda por si própria, sem qualquer indicação.Após alguma prática, a máquina é capaz de identificar elementos específicos nas imagens.

Se tiver algum projeto de aprendizagem profunda para a sua empresa, deverá planear infraestruturas personalizadas. Quais são as especificações necessárias? Que tipo de alojamento de site deverá selecionar?

Necessidade de uma infraestrutura personalizada

Como já referimos, a máquina necessita de um volume enorme de dados para ser eficiente. Além disso, é necessária uma grande potência de computação. Assim, para garantir assistência a todas as tarefas, deverá optar por um servidor adaptado.

AIKOULA fornece duas séries de servidores dedicados de alto desempenho, adaptados à aprendizagem profunda e, de um modo geral, à aprendizagem com máquinas.


  • Série Xtreme : Os servidores X-Silver Core e X-Gold Core são mais potentes, graças aos seus bi-processadores, embora também forneçam mais armazenamento e mais potência RAM.
  • Série Master : os GPU Master, GPU Master XL e RAID MAster oferecem alto desempenho. Estão equipados com uma potente placa gráfica Nvidia e um Fusion IO para Raid Master, permitindo armazenamento flash.
  • Cloud IKOULA One, a oferta de nuvem da IKOULA que permite a implantação de instâncias especializadas CPU, baseadas em máquinas com clock de 3Ghz, particularmente adequadas para utilização intensiva de processadores.

Graças a estas infraestruturas dedicadas, é possível criar uma rede autónoma, para impulsionar ainda mais os seus projetos de grande amplitude.



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