{"id":13631,"date":"2021-05-10T20:48:42","date_gmt":"2021-05-10T23:48:42","guid":{"rendered":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/blog\/o-que-e-deep-learning\/"},"modified":"2021-07-29T11:15:29","modified_gmt":"2021-07-29T14:15:29","slug":"o-que-e-deep-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/pt-br\/blog\/o-que-e-deep-learning\/","title":{"rendered":"Deep Learning: entenda o que \u00e9 e qual sua import\u00e2ncia"},"content":{"rendered":"\n

Associado \u00e0 Intelig\u00eancia Artificial, o termo Deep Learning <\/strong>vem se popularizando. E n\u00e3o \u00e9 por menos, s\u00e3o essas tecnologias que possibilitam que m\u00e1quinas simulem o pensamento de seres humanos.<\/p>\n\n\n\n

Mas, para entender exatamente o que \u00e9 Deep Learning, voc\u00ea precisa conhecer tamb\u00e9m o conceito que envolve Machine Learning.<\/p>\n\n\n\n

Juntos, Deep Learning e Machine Learning s\u00e3o os pilares que sustentam e d\u00e3o consist\u00eancia \u00e0 Intelig\u00eancia Artificial. Sem eles, a IA n\u00e3o teria tanto destaque quanto tem hoje em dia.<\/p>\n\n\n\n

Fique conosco e saiba o que \u00e9 e como funciona Deep Learning, qual sua import\u00e2ncia e as diferen\u00e7as entre Intelig\u00eancia Artificial, Machine Learning e Deep Learning.<\/p>\n\n\n\n

O que \u00e9 Deep Learning<\/h2>\n\n\n\n

Deep Learning, ou em tradu\u00e7\u00e3o, aprendizado profundo, \u00e9 um ramo de Machine Learning (aprendizado de m\u00e1quina) que, por meio de algoritmos de alto n\u00edvel, imita a rede neural do c\u00e9rebro humano.<\/p>\n\n\n\n

Se voc\u00ea tem d\u00favidas sobre o que \u00e9 Machine Learning<\/a>, explicamos neste artigo, usando uma refer\u00eancia cinemotogr\u00e1fica, os her\u00f3is da Marvel! Vale conferir..<\/p>\n\n\n\n

De forma geral, podemos falar que Machine Learning \u00e9 uma das \u00e1reas da ci\u00eancia da computa\u00e7\u00e3o que permite tornar a Intelig\u00eancia Artificial real. Por isso, utiliza algoritmos para organizar dados, reconhecer padr\u00f5es e fazer com que computadores possam aprender com esses modelos e gerar insights inteligentes sem necessidade de pr\u00e9-programa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Hoje, com a grande quantidade de dados dispon\u00edveis e o avan\u00e7o da computa\u00e7\u00e3o permitiu-se o desenvolvimento de algoritmos mais complexos e r\u00e1pidos, que trouxeram um novo impulso para Machine Learning. \u00c9 assim que ficamos diante do Deep Learning<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Resumindo, Deep Learning<\/strong> \u00e9 um tipo de algoritmo mais sofisticado de Machine Learning, constru\u00eddo a partir do princ\u00edpio das redes neurais.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Diferen\u00e7a entre Intelig\u00eancia Artificial, Machine Learning e Deep Learning<\/h2>\n\n\n\n

Tudo come\u00e7ou com o conceito de Intelig\u00eancia Artificial<\/a>, nos quais Deep Learning e Machine Learning est\u00e3o inclusos. Portanto, precisamos conceituar Intelig\u00eancia Artificial para entender a diferen\u00e7a entre eles. <\/p>\n\n\n\n

IA \u00e9 um termo mais amplo e uma \u00e1rea da ci\u00eancia da computa\u00e7\u00e3o, no qual se desenvolvem pesquisas para encontrar solu\u00e7\u00f5es que simulem a capacidade humana de racioc\u00ednio. <\/p>\n\n\n\n

Machine Learning \u00e9 o uso de conceitos da IA, por meio de algoritmos, para fazer com que as m\u00e1quinas consigam organizar dados, identificar padr\u00f5es e possam, atrav\u00e9s das varia\u00e7\u00f5es de inputs, aprender com esses modelos, sem necessariamente haver uma pr\u00e9-programa\u00e7\u00e3o. E dentro destes conceitos, temos o Deep Learning. <\/p>\n\n\n\n

Em um n\u00edvel de aprendizado mais profundo, com algoritmos de alto n\u00edvel, as m\u00e1quinas passam a agir de forma similar a rede neural do c\u00e9rebro humano. Isso \u00e9 poss\u00edvel por meio da cria\u00e7\u00e3o do princ\u00edpio de redes neurais artificiais.<\/p>\n\n\n

\n \n Acesse gr\u00e1tis<\/a>\n\t
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Intelig\u00eancia Artificial: como ela est\u00e1 transformando os modelos de neg\u00f3cios<\/h3>\n\t\t

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