Um exemplo de reconhecimento facial é usado para ilustrar a diferença entre o aprendizado de máquina tradicional e o aprendizado profundo. No primeiro caso, um computador é ensinado a reconhecer emoções apontando recursos específicos, enquanto no segundo, o computador aprende com grandes quantidades de dados sem programação explicitamente.
O AP é definido como um subconjunto do aprendizado de máquina que envolve treinar redes neurais artificiais em grandes quantidades de dados. Essas redes neurais podem tomar decisões inteligentes sem programação explicitamente, semelhante a ensinar um computador a aprender com experiência.
A arquitetura do AP consiste em redes neurais artificiais baseadas na estrutura do cérebro humano. Essas redes consistem em camadas de nós ou neurônios interconectados, incluindo a camada de entrada, camadas ocultas e camada de saída. A camada de entrada recebe dados iniciais ou entrada, enquanto as camadas ocultas processam os dados de entrada usando pesos e viéses. A camada de saída produz o resultado final do processamento da rede.
O papel das redes neurais no AP é fundamental, pois são capazes de processar grandes quantidades de dados, reconhecer padrões e tomar decisões complexas. Além disso, o AP abre caminho para explorar aplicações práticas em diversas indústrias, como reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural, saúde e muito mais.
Em resumo, o aprendizado profundo é uma área em constante evolução que promete revolucionar o modo como os computadores aprendem e tomam decisões. Com a capacidade de processar grandes quantidades de dados e reconhecer padrões, o AP tem o potencial de transformar various indústrias e melhorar a vida das pessoas.