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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.
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?
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.
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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