O termo Aprendizagem Profunda refere-se ao treinamento de Redes Neurais,
em certos casos, a enormes Redes Neurais.
Então o que é exatamente uma Rede Neural?
Neste vídeo, vamos tentar dar-lhe algumas das intuições básicas.
Comecemos pelo exemplo da Predição de Preço de Imóveis.
Digamos que você tenha uma tabela de dados de seis imóveis, contendo o tamanho deles
em pés quadrados ou em metros quadrados e o preço deles e que você deseja
ajustar uma função para predizer o preço das casas, em função do tamanho delas.
Então se você estiver familiarizado com a regressão linear você pode dizer, bem, vamos
desenhar uma linha reta sobre estes dados uma reta assim.
Podemos dizer que o preço das casas
nunca poderá ser negativo, certo?
Então, em vez da linha reta ajustada que eventualmente se tornará negativa,
dobramos a curva aqui.
Assim aqui acabará no zero.
Então esta linha azul grossa acaba sendo sua função para
predizer o preço das casas em função do tamanho delas.
Aqui vai um zero e então temos a linha reta ajustada à direita.
Então, podemos pensar nesta função que você acabou de ajustar os preços das casas
como sendo uma rede neural muito simples.
É uma rede neural quase tão simples quanto possível.
Deixe-me desenhá-la aqui.
Temos como entrada para a rede neural o tamanho de uma casa, que chamamos de x.
Ele vai para esse nó, esse pequeno círculo e
em seguida, ele produz o preço que chamamos de y.
Então este pequeno círculo, o qual é um único neurônio numa rede neural,
implementa esta função que desenhamos à esquerda.
E tudo o que o neurônio faz é pegar o tamanho como entrada, calcular esta função linear,
pegar um máximo de zero, e então gerar o preço estimado.
E a propósito, na literatura sobre rede neural, essa função é muito vista.
Essa função que resulta zero, algumas vezes, e
depois, torna-se esta linha reta que sobe.
Esta função é chamada de ReLU, que quer dizer
Unidade Linear Retificada.
Portanto, R-E-L-U.
Retificada significa, que ela pega o máximo de zero em certos trechos, o que resulta em uma função como essa.
Não se preocupe com unidades ReLU agora,
pois, voltaremos a elas mais adiante neste curso.
Assim, se este é um único neurônio em sua rede neural,
numa rede neural realmente muito pequena, uma rede neural maior, então,
é formada por muitos neurônios únicos empilhados.
Então, se você pensar neste neurônio como sendo uma simples peça de Lego®, você então
obtém uma rede neural maior conectando muitas destas peças de Lego®.
Vamos ver um exemplo:
Digamos que ao invés de predizer o preço de uma casa apenas a partir de seu tamanho,
agora você tem outras características.
Você sabe, outras coisas sobre a casa como o número de quartos,
e você pode pensar que uma das coisas
que realmente afeta o preço de uma casa é o tamanho da família, certo?
Então, esta casa acomoda sua família de três, ou de quatro, ou
de cinco pessoas?
E ela é realmente baseada no tamanho em pés quadrados ou metros quadrados, e
no número de quartos que determinamos,
se a casa acomoda ou não o tamanho da sua família.
E então, talvez você saiba os números dos CEPs.
Em vários países, ele é chamado de código postal. (Código de Endereçamento Postal).
E o CEP, como característica, talvez lhe diga a facilidade de andar a pé pela vizinhança.
Então, nesta vizinhança fica tudo muito próximo?
Posso ir caminhando ao armazém?
Ir caminhando até a escola?
Ou tenho que ir de carro?
Algumas pessoas preferem vizinhanças acessíveis, onde se pode fazer muitas coisas a pé.
Então o CEP, bem como a aparência do bairro talvez lhe diga...
Certamente nos EUA, mas também em alguns outros países,
isso lhes diga o quão boa é a qualidade da escola.
Então cada um destes pequenos círculos que estou desenhando pode ser uma daquelas ReLU,
unidade linear retificada ou alguma outra função ligeiramente não linear.
Então, baseado no tamanho e no número de quartos,
pode-se estimar o tamanho da família; no CEP, a praticidade de caminhar;
baseado no CEP e na aparência pode-se estimar a qualidade da escola.
E, finalmente, podemos pensar muito bem no modo como as pessoas decidem o quanto estão
dispostas a pagar por uma casa, analisando as coisas que realmente importam para elas.
Neste caso, o tamanho da família, a proximidade do entorno e a qualidade da escola,
ajudam a predizer o preço da casa.
Portanto, neste exemplo, 'x' vem de todas estas quatro entradas.
E 'y' é o preço que você está tentando predizer.
Então, empilhando alguns daqueles neurônios únicos ou preditores únicos
que vimos no slide anterior, agora temos uma rede neural ligeiramente maior.
Toda mágica da sua rede neural é que quando a implementa,
você precisa apenas fornecer a entrada 'x' e
a saída 'y' para o número de exemplos no seu conjunto de treinamento e
todas essas coisas no meio, elas se resolverão por elas mesmas.
O que você realmente implementa é isto.
Aqui temos uma rede neural com quatro entradas.
Então as características poderiam ser o tamanho o número de quartos,
o CEP ou código postal, e a aparência do bairro.
Assim, dadas estas características de entrada,
o trabalho da rede neural será predizer o preço y.
Observe também que cada um destes círculos aqui é chamado de unidade oculta na
rede neural; que cada um deles pega cada uma das quatro características como entrada.
Assim, por exemplo, em vez de dizer que estes primeiros nós representam o tamanho da família e
que o tamanho da família depende apenas das características X₁ e X₂,
ao invés disso, diremos que, bem, rede neural,
você decide, como quiser, o que é este nó.
E nós lhe daremos todas as quatro características para você calcular o que quiser.
Então, sobre as camadas, esta camada de entrada e
esta aqui no meio da rede neural estão densamente conectadas.
Porque cada característica de entrada (X₁...X₄) está conectada a cada um
dos círculos aqui no meio.
E o que é notável sobre redes neurais é que, tendo dados suficientes sobre x e y...
x e y, fornecendo exemplos de treinamento suficientes para ambos x e y, as redes neurais
são notavelmente boas para determinar funções que, com precisão, mapeiam de x para y.
Isso é, então, o básico sobre redes neurais [artificiais].
Acontece que à medida que você constrói suas próprias redes neurais,
provavelmente, você perceberá que elas são mais úteis, mais poderosas,
para atribuições em aprendizado supervisionado, implicando que você está pegando uma entrada x e
mapeando em alguma saída y, como vimos no exemplo da previsão de preço de imóveis.
No próximo vídeo, analisaremos mais alguns exemplos de aprendizado supervisionado e
alguns exemplos de onde podemos encontrar grande utilidade para suas redes neurais,
bem como para as suas aplicações. [Tradução: Carlos Lage | Revisão: Julia R. Yuri]