Jargões de Aprendizado Profundo
O aprendizado profundo, uma subárea do aprendizado de máquina, utiliza redes neurais artificiais para modelar e entender dados complexos. Este campo é repleto de jargões que são fundamentais para a compreensão e aplicação de suas técnicas. Abaixo, apresentamos alguns dos principais termos utilizados no contexto do aprendizado profundo.
Rede Neural
Uma rede neural é um modelo computacional inspirado no funcionamento do cérebro humano. Consiste em camadas de neurônios artificiais que processam informações e aprendem a partir de dados. As redes neurais são a base do aprendizado profundo e são utilizadas para tarefas como reconhecimento de imagem e processamento de linguagem natural.
Camada Oculta
As camadas ocultas são as camadas entre a camada de entrada e a camada de saída em uma rede neural. Elas são responsáveis por extrair características e padrões dos dados de entrada. O número de camadas ocultas e o número de neurônios em cada camada podem influenciar significativamente o desempenho do modelo.
Função de Ativação
A função de ativação é uma função matemática aplicada à saída de cada neurônio em uma rede neural. Ela determina se um neurônio deve ser ativado ou não, introduzindo não-linearidades no modelo. Funções de ativação populares incluem ReLU (Rectified Linear Unit), Sigmoid e Tanh.
Overfitting
Overfitting ocorre quando um modelo aprende os detalhes e o ruído dos dados de treinamento a tal ponto que seu desempenho em novos dados é prejudicado. Isso significa que o modelo se torna muito complexo e não generaliza bem. Técnicas como regularização e validação cruzada são usadas para evitar overfitting.
Backpropagation
Backpropagation é um algoritmo utilizado para treinar redes neurais. Ele calcula o gradiente da função de perda em relação aos pesos da rede, permitindo que os pesos sejam ajustados para minimizar a perda. Este processo é fundamental para o aprendizado em redes neurais profundas.
Batch Size
Batch size refere-se ao número de amostras de dados que são processadas antes de atualizar os pesos da rede neural. Um batch size pequeno pode levar a um aprendizado mais ruidoso, enquanto um batch size grande pode resultar em um aprendizado mais estável, mas menos dinâmico.
Dropout
Dropout é uma técnica de regularização utilizada para prevenir overfitting em redes neurais. Durante o treinamento, algumas unidades (neurônios) são aleatoriamente “desligadas” (dropout) em cada iteração, forçando a rede a aprender representações mais robustas e generalizáveis.
Transfer Learning
Transfer learning é uma técnica onde um modelo pré-treinado em uma tarefa é adaptado para uma nova tarefa. Isso é especialmente útil em aprendizado profundo, onde treinar modelos do zero pode ser computacionalmente caro e demorado. O uso de transfer learning permite aproveitar o conhecimento adquirido em tarefas anteriores.