Deep Learning (ou Aprendizagem Profunda) é uma área do Machine Learning que utiliza redes neuronais artificiais com muitas camadas para aprender padrões complexos a partir de grandes quantidades de dados. Conheça os tipos de Deep Learning.

Com o aumento da capacidade dos computadores e o acesso a dados em grande escala, o Deep Learning tornou-se essencial em várias áreas, como reconhecimento de imagem, processamento de voz, tradução automática, condução autónoma e até sistemas conversacionais.
Ao treinar modelos com muitos exemplos, o Deep Learning consegue melhorar o seu próprio desempenho, tornando-se cada vez mais preciso e eficiente.
Tipos de Deep Learning
O Deep Learning inclui vários tipos de redes neuronais, cada uma usada para problemas diferentes. Aqui estão os principais:
Redes Neuronais Artificiais (ANN – Artificial Neural Networks)

São o modelo base do Deep Learning.
Usadas para tarefas simples: classificação, regressão, previsões básicas.

Redes Convolucionais (Newsportu – Convolutional Neural Networks)

Direcionados para imagens e vídeo.
Detetam padrões como bordas, formas, objetos e rostos.
Usadas em visão computacional, câmaras inteligentes, carros autónomos.

Redes Recorrentes (RNN – Recurrent Neural Networks)

Trabalham com dados sequenciais: texto, áudio, tempo.
Conseguem “lembrar-se” do que veio antes (têm memória)
Versões avançadas:

LSTM – Memória longa, muito usado em tradução.
GRU – Mais simples e rápido que a LSTM.




Transformers

O tipo mais moderno e poderoso.
Base dos modelos atuais de IA (como ChatGPT).
Excelentes para texto, tradução, resumo, perguntas e respostas.

Autoencoders

Aprendem a comprimir (reduzir) e reconstruir dados.
Usados em deteção de anomalias, compressão e reconstrução de imagens.

GANs (Generative Adversarial Networks)

Duas redes que competem entre si: uma cria, outra avalia.
Usadas para gerar imagens, vídeos, vozes e até pessoas fictícias.

Deep Reinforcement Learning

A rede aprende por tentativa e erro, recebendo recompensas.
Usado em robôs, jogos, drones, carros autónomos.

Os diferentes tipos de Deep Learning permitem resolver uma grande variedade de problemas, desde o reconhecimento de imagens até a tradução automática e a tomada de decisões em sistemas autónomos.
Cada tipo de rede neuronal tem características próprias: as Newsportus são excelentes para visão, as RNNs e Transformers lidam com sequências e linguagem, os Autoencoders aprendem a comprimir informação e as GANs são capazes de gerar conteúdos totalmente novos.
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