Deep Learning é um ramo da aprendizagem automática (Machine Learning) onde um computador aprende a realizar tarefas de classificação diretamente de imagens, texto ou som.
A denominação surge pelo facto de os modelos serem treinados utilizando redes neuronais com um número elevado de camadas.
Tem inúmeras aplicações e vantagens para os negócios.
Existem várias arquiteturas de Deep Learning, tais como:
- Redes neurais profundas
- Redes neurais profundas convolucionais
- Redes neurais recorrentes
Estas arquiteturas têm sido aplicadas em áreas como visão computacional, reconhecimento automático de fala, processamento de linguagem natural,
reconhecimento de áudio e bioinformática. Todas elas têm-se mostrado capazes de produzir resultados do estado-da-arte em várias tarefas.
Desenvolvimento de um Projeto de Deep Learning
Um projeto de Deep Learning está assente em duas fases essenciais:
- 1ª Fase: Deteção de objeto – A identificação de objetos neste projeto implica, em primeiro lugar, detetar a matrícula na imagem e a sua localização.
- 2º Fase: Reconhecimento Ótico – Depois da deteção das matrículas, seguiu-se a fase mais complexa, o reconhecimento das mesmas.
No nosso guia gratuito explicamos como é feito todo o processo de criação, tendo por base um projeto real desenvolvimento da Axians. Desta forma, é mais fácil explicar step-by-step este caminho.
Quer saber como Criar um Projeto de Deep Learning?
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