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Title: Deep learning: ensinando a aprender
Other Titles: Deep learning: teaching how to learn
Authors: HOSAKI, Gabriel Yuri Gabriel Yuri
RIBEIRO, Douglas Francisco
metadata.dc.type: Artigo científico
Keywords: Aprendizado de máquina;Redes neurais;Redes de computadores
Issue Date: 2021
Publisher: 275
Citation: HOSAKI, Gabriel Yuri; RIBEIRO, Douglas Francisco. Deep learning: ensinando a aprender. RGE - Revista de Gestão e Estratégia. Assis, v.1, n.3, p. 36-50, 2021. Disponível em: https://storage.googleapis.com/production-hostgator-brasil-v1-0-3/703/940703/o9vuz1RL/4dcfd66d9bbf497ab5b0067a65bc1fc1?fileName=RGE%20-%20Vol.1%20-%20N%C2%BA3%20-%202021.pdf. Acesso em: 05 de maio de 2021.
Series/Report no.: Revista de Gestão e Estratégia - RGE;v.1, n.3, 2021.
Abstract: Aprendizado profundo atualmente é considerado a principal técnica de aprendizado de máquina na solução de problemas, particularmente em problemas de classificação. Contudo, há ainda muita dificuldade no entendimento e utilização dessas técnicas. Nesse trabalho pretende-se apresentar as Redes Neurais Profundas e as Redes Convolucionais. Como resultado desta pesquisa, busca-se um entendimento mais sistematizado sobre o funcionamento dessas técnicas. Pode-se concluir que a partir das modernas técnicas de aprendizado de máquina existentes, os problemas envolvendo variáveis mais difíceis de serem descritas para a máquina como, por exemplo, o instinto humano, estão ao alcance com as infinitas possibilidades de aprendizado, como se a própria máquina fosse uma criança dando seus primeiros passos
Deep learning is currently considered the main machine learning technique in solving problems, particularly in classification problems. However, there is still much difficulty in understanding and using these methods. In this work we intend to present the Deep Neural Networks and the Convolutional Networks. The main focus will be on understanding how these methods work. One may conclude that, based on state-of-the-art machine learning techniques, it’s possible to solve problems containing a more complex logic for computers such as the human instinct through infinite learning possibilities. Just like if the machine itself was a child giving its first steps.
URI: http://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/5060
ISSN: 2674-6743
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