Aprendizado profundo com Keras - Introdução
Aprendizado profundo tornou-se uma palavra da moda nos últimos dias no campo da Inteligência Artificial (IA). Por muitos anos, usamos o aprendizado de máquina (ML) para transmitir inteligência às máquinas. Nos últimos dias, o aprendizado profundo se tornou mais popular devido à sua supremacia em previsões em comparação às técnicas tradicionais de ML.
Aprendizado profundo significa essencialmente treinar uma Rede Neural Artificial (RNA) com uma grande quantidade de dados. No aprendizado profundo, a rede aprende por si mesma e, portanto, requer dados enormes para o aprendizado. Enquanto o aprendizado de máquina tradicional é essencialmente um conjunto de algoritmos que analisam dados e aprendem com eles. Eles então usaram esse aprendizado para tomar decisões inteligentes.
Agora, chegando ao Keras, é uma API de redes neurais de alto nível que roda em cima do TensorFlow - uma plataforma de aprendizado de máquina de código aberto de ponta a ponta. Usando o Keras, você define facilmente arquiteturas de RNA complexas para experimentar em seu big data. Keras também oferece suporte a GPU, que se torna essencial para processar grandes quantidades de dados e desenvolver modelos de aprendizado de máquina.
Neste tutorial, você aprenderá o uso de Keras na construção de redes neurais profundas. Veremos exemplos práticos de ensino. O problema em questão é reconhecer dígitos manuscritos usando uma rede neural treinada com aprendizado profundo.
Apenas para deixá-lo mais animado com o aprendizado profundo, abaixo está uma captura de tela das tendências do Google no aprendizado profundo aqui -
Como você pode ver no diagrama, o interesse pelo aprendizado profundo está crescendo continuamente nos últimos anos. Existem muitas áreas, como visão computacional, processamento de linguagem natural, reconhecimento de fala, bioinformática, design de drogas e assim por diante, nas quais o aprendizado profundo foi aplicado com sucesso. Este tutorial ajudará você a começar rapidamente com o aprendizado profundo.
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