O avanço do software de aprendizado profundo está transformando o cenário tecnológico, aprimorando a exatidão e a rapidez no tratamento de dados, além de otimizar a realização de previsões e classificações.
Esta tecnologia emprega conceitos de Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (ML) para capacitar empresas, organizações, centros de pesquisa e universidades a extrair valor da inteligência de dados, impulsionando suas iniciativas de inovação.
A proeminência desta tecnologia na era contemporânea reflete a busca constante por soluções que simplifiquem o cotidiano e agilizem tarefas. Ademais, a automação está se tornando um elemento central em diversos setores.
Neste contexto, produtos e serviços de vanguarda, desenvolvidos com IA, ML e aprendizado profundo, apresentam-se como meios eficazes para atender a essa crescente demanda.
O aprendizado profundo se destaca como uma tecnologia inovadora com potencial transformador para empresas, otimizando a análise de dados e a inteligência preditiva.
Neste artigo, vamos aprofundar nossa exploração sobre este tema e identificar os melhores softwares de aprendizado profundo que você pode integrar ao seu conjunto de ferramentas.
O que é Aprendizado Profundo?
O aprendizado profundo representa uma abordagem moderna que busca replicar o funcionamento do cérebro humano, permitindo que sistemas processem dados e realizem previsões com maior precisão e velocidade.
Esta tecnologia é um subconjunto da Inteligência Artificial (IA) e do Aprendizado de Máquina (ML), utilizando redes neurais com várias camadas que simulam o comportamento cerebral, embora ainda esteja em desenvolvimento para atingir toda a sua capacidade.
O aprendizado profundo é usado por pesquisadores, engenheiros, desenvolvedores e instituições para “aprender” a partir de grandes volumes de dados. Embora uma rede neural com camada única também possa gerar previsões, a adição de mais camadas aprimora a precisão e a qualidade dos resultados.
Atualmente, o aprendizado profundo sustenta diversos serviços e aplicações baseados em IA e ML para aumentar a automação e executar tarefas analíticas e físicas sem intervenção humana.
Como funciona o aprendizado profundo?
O aprendizado profundo utiliza redes neurais, também conhecidas como RNAs (redes neurais artificiais), simulando o funcionamento do cérebro humano por meio de uma combinação de pesos, dados e vieses. Esse processo auxilia na descrição, reconhecimento e classificação precisa de objetos presentes nos dados.
As redes neurais são compostas por múltiplas camadas de nós interconectados, dispostas de maneira a otimizar a categorização ou previsão. Essa progressão computacional dentro da rede é chamada de propagação direta.
Neste modelo, as camadas de entrada e saída são denominadas camadas visíveis. Os modelos de aprendizado profundo recebem dados para processamento na camada de entrada, realizando a classificação ou previsão final na camada de saída.
Adicionalmente, a retropropagação é uma técnica que emprega algoritmos, como o gradiente descendente, para calcular erros nas previsões. Em seguida, ajusta os vieses e pesos da função, retrocedendo pelas camadas para treinar e otimizar o modelo.
A combinação da propagação direta e da retropropagação permite que as redes neurais realizem classificações e previsões altamente precisas. O treinamento contínuo ao longo do tempo aprimora ainda mais a precisão.
As redes neurais utilizadas no aprendizado profundo incluem as redes neurais convolucionais (CNNs), redes neurais recorrentes (RNNs) e outros tipos.
Aplicações do software de aprendizado profundo no mundo dos negócios
- Atendimento ao cliente: Empresas utilizam o aprendizado profundo no atendimento ao cliente por meio de chatbots avançados, capazes de responder a perguntas, direcionar conversas para atendentes humanos, e também para prever taxas de rotatividade de clientes e entender o comportamento do consumidor, entre outros serviços.
- Assistentes virtuais: Empresas e indivíduos utilizam assistentes virtuais como Siri, Alexa e Google Assistant para automatizar tarefas.
- Serviços financeiros: Instituições financeiras empregam a análise preditiva para operar no mercado de ações, identificar fraudes, avaliar riscos empresariais, gerenciar carteiras de clientes, entre outros usos.
- Setor Jurídico: Órgãos de aplicação da lei usam algoritmos de aprendizado profundo para analisar dados de transações, identificando padrões que podem indicar fraudes ou atividades criminosas.
- Desenvolvimento de software: Tecnologias como reconhecimento de fala e visão computacional são usadas para criar aplicações inovadoras, e melhorar a eficiência de sistemas, analisando padrões em vídeos, áudios, documentos e imagens.
- Automação industrial: O aprendizado profundo é usado na segurança de trabalhadores em indústrias, com sistemas que detectam movimentos e previnem colisões com objetos perigosos.
O aprendizado profundo também encontra aplicações em setores como aeroespacial, militar, geração de texto, saúde, restauração de imagens, controles remotos de televisão ativados por voz, veículos autônomos, tradução automática, design de medicamentos, bioinformática, ciência climática, análise de imagens médicas, entre outros.
A seguir, apresentamos algumas das principais plataformas de aprendizado profundo disponíveis no mercado.
Caffe
Desenvolvido pela Berkeley AI Research (BAIR) com a colaboração da comunidade, Caffe é uma estrutura de aprendizado profundo que se destaca pela velocidade, modularidade e capacidade expressiva, com licenciamento BSD 2-Clause.
Sua arquitetura expressiva fomenta inovação e aplicação, enquanto os modelos de otimização são configuráveis e não envolvem codificação rígida. É possível alternar entre GPU e CPU ajustando um único sinalizador para treinamento em um sistema GPU, e posteriormente implantar em dispositivos móveis sem dificuldades.
A natureza extensível do código do Caffe impulsiona o desenvolvimento ativo. No seu primeiro ano, mais de mil desenvolvedores fizeram um fork e contribuíram com mudanças significativas, tornando-o um software de ponta em modelos e código. O Caffe oferece alta velocidade, sendo ideal para implantações industriais e experimentos em pesquisa, processando mais de 60 milhões de imagens diariamente com uma GPU NVIDIA K40.
Isso equivale a processar uma imagem por milissegundo para inferência e quatro imagens por milissegundo para aprendizado. Seu hardware e bibliotecas mais recentes proporcionam ainda maior velocidade, tornando-o um dos utilitários de rede mais rápidos. O Caffe alimenta protótipos de startups, projetos de pesquisa acadêmica e aplicações industriais em larga escala em áreas como fala, visão e multimídia, contando com uma grande comunidade ativa nos grupos GitHub e Caffe-users.
Neural Designer
Se você busca desenvolver aplicações de IA sem codificação ou diagramas de blocos, o Neural Designer é uma opção interessante. Trata-se de uma plataforma de IA, aprendizado de máquina e aprendizado profundo, que oferece explicações claras e é fácil de usar.
Esta plataforma é especializada na técnica de redes neurais, que permite reconhecer padrões, descobrir relações e prever tendências através da análise de dados. Seus modelos realizam a aproximação da saída como função da entrada e atribuem categorias a padrões para extrair o máximo valor dos dados.
O Neural Designer se destaca pela rapidez no treinamento de modelos, e seu alto desempenho computacional aumenta a produtividade. A plataforma é utilizada em diversos setores, como engenharia, energia, meio ambiente, bancos, varejo, medicina, entre outros.
Por exemplo, é utilizado na modelagem da hidrodinâmica de iates e na previsão de seu desempenho com base em velocidade e tensões. Também é usado para projetar concretos com alta qualidade e avaliá-los com precisão.
Mais de 20 mil organizações, incluindo agências públicas, universidades e empresas inovadoras como Intel, Universidade de Sydney, Gentera e Golomt Bank, utilizam o Neural Designer em suas iniciativas de IA.
Keras
Aproveite a plataforma de aprendizado profundo Keras para criar seus aplicativos de IA. Essa API foi desenvolvida pensando no usuário, e não nas máquinas, empregando as melhores práticas para reduzir a carga cognitiva e oferecendo APIs simples e consistentes.
O Keras fornece mensagens de erro claras e precisas, permitindo ações rápidas. Reduz também a frequência de ações necessárias para casos de uso típicos. A plataforma oferece uma ampla gama de guias e documentação para desenvolvedores.
O Keras é uma das cinco principais ferramentas utilizadas por equipes vencedoras do Kaggle, e uma das estruturas mais utilizadas para aprendizado profundo. Organizações como NASA, NIH, CERN e outras instituições científicas em todo o mundo fazem uso dessa ferramenta.
O Keras facilita a execução de novos experimentos e oferece a confiança necessária para explorar diversas ideias, ajudando a superar a concorrência. A ferramenta proporciona conveniência de alto nível, acelerando os ciclos de experimentação.
Baseado no TensorFlow 2, o Keras é uma estrutura de nível industrial que pode ser escalada para grandes clusters de GPU ou um pod de TPU completo com facilidade. É possível utilizar toda a potência do TensorFlow com Keras e exportar os modelos:
- para JavaScript e executar diretamente no navegador;
- para TF Lite e executar em Android, iOS e outros dispositivos.
Os modelos Keras podem ser disponibilizados por meio de uma API web, cobrindo cada etapa de um fluxo de trabalho de ML, desde o gerenciamento de dados e treinamento de hiperparâmetros até a implantação. Devido à sua facilidade de uso, esta plataforma é amplamente utilizada e recomendada para estudantes de aprendizado profundo.
H2O.ai
Acelere seus resultados de IA com a plataforma H2O.ai. A nuvem H2O AI tem o potencial de resolver desafios empresariais e descobrir novas ideias.
A plataforma abrangente de ML automatizado (auML) da H2O.ai foi projetada para transformar a maneira como a IA é construída e utilizada. Permite o uso fácil da IA, mantendo precisão, transparência e velocidade.
Essa plataforma permite criar aplicações e modelos de IA, simplifica o monitoramento de desempenho e se adapta rapidamente a cenários em constante mudança. Fornece soluções através de uma AppStore intuitiva baseada em IA, fomentando a inovação.
Mais de 20 mil organizações em todo o mundo confiam no H2O.ai, incluindo ADP, AT&T, Walgreens, Equifax e UCSF Health. Atende a setores como finanças, seguros, marketing, saúde, telecomunicações, varejo e manufatura.
É possível experimentar a nuvem H2O AI gratuitamente por 90 dias.
Gensim
Gensim é uma biblioteca Python gratuita que oferece modelagem de tópicos. Pode treinar grandes modelos semânticos de PLN, encontrar documentos relacionados e representar textos como vetores semânticos.
As vantagens de escolher o Gensim incluem sua velocidade, independência de plataforma, fluxo de dados, modelos de código aberto e desempenho comprovado.
O Gensim é uma das bibliotecas mais rápidas para treinar embeddings de vetores, baseado em Python. Seus algoritmos utilizam rotinas C robustas, paralelizadas e otimizadas. Pode processar grandes corpora usando algoritmos de vapor de dados sem limitações de RAM.
O Gensim pode ser executado em diversas plataformas, como Windows, macOS X e Linux, que suportam NumPy e Python. É uma biblioteca de ML madura com mais de 1 milhão de downloads por semana e mais de 2600 citações acadêmicas, utilizada por milhares de universidades e empresas. O código-fonte é hospedado no Giit sob licença GNU LGPL e mantido pela comunidade de código aberto.
A comunidade Gensim publica modelos prontos para uso em setores como saúde e jurídico através do projeto Gensim-data. A biblioteca é de fácil instalação, permitindo um início rápido com aprendizado profundo.
Apache SINGA
Apache SINGA é uma biblioteca focada no treinamento distribuído de ML e modelos de aprendizado profundo. É um projeto de nível superior do Apache com diversos recursos.
O software de aprendizado profundo é fácil de instalar utilizando Docker, Conda, Pip e Source. Apresenta exemplos de modelos de aprendizado profundo em seu repositório no Google Colab e GitHub. Suporta o treinamento de dados em paralelo em diferentes GPUs em um nó ou nós diferentes.
O SINGA registra gráficos de computação e implementa a retropropagação após a propagação direta. Aplica otimização de memória na classe do dispositivo e suporta otimizadores populares como descida de gradiente estocástica, Adam, AdaGrad e RMSProp.
Além disso, o SINGA permite que desenvolvedores de IA utilizem modelos em diferentes ferramentas e bibliotecas, carregando modelos de formato ONNX e salvando modelos especificados por meio de APIs SINGA no formato ONNX. Também permite criar o perfil de cada operador armazenado em buffer em um gráfico computacional. Suporta meia precisão para benefícios como menos consumo de memória da GPU e treinamento mais rápido.
O SINGA possui uma interface amigável e uma pilha de tecnologia bem arquitetada. É utilizado por empresas e organizações em todo o mundo, como Secureage Technology, NetEase, SGH SG, NUH SG, yzBigData.
PyTorch
PyTorch é uma estrutura de ML de código aberto que acelera processos desde a prototipagem até a implantação na produção. Possui modelos ansiosos e gráficos utilizando TorchScript.
O back-end distribuído do PyTorch oferece otimização de desempenho escalável e treinamento distribuído em pesquisa e produção. Inclui bibliotecas e ferramentas como Captum, skorch e PyTorch Geometric para apoiar o desenvolvimento em PNL, visão computacional e outras áreas.
O PyTorch é compatível com serviços de nuvem como AWS, GCP, Alibaba Cloud e Azure, facilitando o desenvolvimento. É fácil iniciar o uso do PyTorch, escolhendo um gerenciador de pacotes compatível como o Anaconda, e executando o comando de instalação.
Esta estrutura é utilizada por universidades e empresas como Salesforce, Stanford University e Amazon Advertising.
MATLAB
O MATLAB da MathWorks é uma plataforma de programação e computação numérica utilizada por cientistas, engenheiros e estudantes para analisar dados, criar modelos e desenvolver algoritmos.
O MATLAB possui um ambiente de trabalho otimizado para projetos iterativos e processos de análise, com uma linguagem de programação que expressa diretamente matrizes e matemática de matrizes. Inclui o Live Editor para combinar código, texto formatado e saída em um notebook executável.
As caixas de ferramentas do MATLAB são bem documentadas, construídas e testadas. Os aplicativos permitem visualizar como diversos algoritmos trabalham com dados. É possível iterar até obter resultados desejados e gerar automaticamente um programa MATLAB para automatizar o trabalho.
O trabalho analisado pode ser escalado com poucas modificações no código, sem a necessidade de aprender programação de big data. Os recursos do MATLAB incluem:
- Análise de dados: modele, explore e analise dados
- Gráficos: explore e visualize dados
- Programação: crie scripts, classes e funções
- Criação de aplicativos: crie aplicativos web e desktop
- Interfaces de linguagem externa: utilize MATLAB com Java, Python, Fortran, C/C++
- Hardware: conecte a qualquer hardware e execute
- Computação paralela: execute computações e simulações em larga escala em paralelo com desktops, nuvens, GPUs e clusters de vários núcleos
- Implantação: implante compilações na web e desktop, e compartilhe programas
- Nuvem: execute o MATLAB na nuvem MathWorks para diversas nuvens públicas como Azure e AWS
Algoritmos MATLAB podem ser convertidos automaticamente para HDL, CUDA e C/C++ e executados em processos incorporados ou ASIC/FPGA. O software pode ser integrado com o Simulink e utilizado no processamento de imagens, visão computacional, sistemas de controle, manutenção preditiva, robótica, processamento de sinais, comunicações sem fio, testes, medições.
TensorFlow
TensorFlow é uma plataforma de aprendizado de máquina de código aberto de ponta a ponta. Oferece ferramentas, recursos e bibliotecas para auxiliar pesquisadores e desenvolvedores na criação e implantação de aplicativos baseados em ML.
APIs intuitivas e de alto nível como Keras permitem desenvolver e treinar modelos de ML, iterá-los e depurá-los facilmente. Os modelos de ML podem ser implantados localmente, no navegador, em dispositivos ou na nuvem, sem preocupações com a linguagem de programação.
O TensorFlow possui uma arquitetura simples para transformar ideias em modelos completos, facilitando a publicação. Oferece orientações para resolver problemas típicos de ML.
O software é utilizado por empresas para resolver desafios como detecção de doenças respiratórias e acesso a informações sobre direitos humanos. Empresas como Airbnb, Coca-Cola, Google, Intel, Twitter e GE Healthcare utilizam o TensorFlow para inovar.
Chainer
A estrutura Chainer para redes neurais oferece uma experiência intuitiva, poderosa e flexível. Preenche a lacuna entre implementações e algoritmos de aprendizado profundo. Suporta cálculos CUDA, requer menos código para utilizar uma GPU e pode ser executado em diferentes GPUs.
O Chainer suporta arquiteturas de rede como redes feed-forward, redes recursivas, convnets e redes recorrentes com arquiteturas por lote. Sua computação avançada inclui instruções de fluxo de controle Python com capacidade de retropropagação, facilitando a depuração.
Mipar
O software Mipar permite rastrear recursos em imagens, usar rastreamentos armazenados para reconhecer padrões e obter informações. É possível executar modelos em novas imagens para descobrir recursos complexos.
Algumas aplicações incluem detecção de grãos, detecção de aprendizado profundo e detecção de células de estômatos. O Mipar oferece um teste gratuito para demonstrar seu funcionamento.
Conclusão
O aprendizado profundo tem o potencial de atender às demandas desta geração tecnológica, com ofertas como reconhecimento de fala, inteligência preditiva e análise de dados, fornecendo velocidade e precisão.
Utilize os softwares de aprendizado profundo mencionados e aproveite seus benefícios para impulsionar a inovação.
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