Deep Learning

A aprendizagem profunda, do inglês Deep Learning (também conhecida como aprendizado estruturado profundo, aprendizado hierárquico ou aprendizado de máquina profundo) é um ramo de aprendizado de máquina (Machine Learning) baseado em um conjunto de algoritmos que tentam modelar abstrações de alto nível de dados usando um grafo profundo com várias camadas de processamento, compostas de várias transformações lineares e não lineares.

A aprendizagem profunda é parte de uma família mais abrangente de métodos de aprendizado de máquina baseados na aprendizagem de representações de dados. Uma observação (por exemplo, uma imagem), pode ser representada de várias maneiras, tais como um vetor de valores de intensidade por pixel, ou de uma forma mais abstrata como um conjunto de arestas, regiões com um formato particular, etc. Algumas representações são melhores do que outras para simplificar a tarefa de aprendizagem (por exemplo, reconhecimento facial ou reconhecimento de expressões faciais[10]). Uma das promessas da aprendizagem profunda é a substituição de características feitas manualmente por algoritmos eficientes para a aprendizagem de características supervisionada ou semi-supervisionada e extração hierárquica de características. (Fonte: Wiki)

convolutional_neural_network

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