Compreender a IA tornou-se uma das habilidades mais exigidas em todo o setor. Para compreender completamente as peculiaridades da IA, os modelos de aprendizado profundo são úteis. Aqui estão os 5 principais modelos de aprendizado profundo que ajudarão a criar IA avançada.
Modelo de Rede Neural Convolucional
CNN é um tipo de modelo de rede neural que nos permite extrair representações mais altas para o conteúdo da imagem. A CNN pega os dados brutos de pixel da imagem, treina o modelo e extrai os recursos automaticamente para uma melhor classificação.
Modelo de Rede Neural Recorrente
Redes neurais recorrentes (RNN) são uma classe de redes neurais que são úteis na modelagem de dados de sequência. Derivadas de redes feedforward, as RNNs exibem um comportamento semelhante ao funcionamento do cérebro humano. É um dos melhores modelos de aprendizado profundo que ajudará a tornar a IA avançada.
Modelo de transformadores
Um transformador é um modelo de aprendizado profundo que adota o mecanismo de autoatenção, ponderando diferencialmente o significado de cada parte dos dados de entrada. É usado principalmente nas áreas de processamento de linguagem natural e visão computacional.
Codificadores automáticos
Um autoencoder é um modelo de rede neural que procura aprender uma representação compactada da entrada. Um autoencoder é uma rede neural treinada para tentar copiar sua entrada para sua saída. Autoencoders podem ser usados para remoção de ruído de imagem, compressão de imagem e, em alguns casos, até mesmo geração de dados de imagem.
Modelo Gerador de Rede Adversarial
Uma rede adversarial generativa (GAN) é um dos melhores modelos de aprendizado profundo em que duas redes neurais competem entre si para se tornarem mais precisas em suas previsões. As GANs normalmente são executadas sem supervisão e usam uma estrutura cooperativa de jogo de soma zero para aprender.
Mapas auto-organizados (SOMs)
Self Organizing Map é um tipo de Rede Neural Artificial que também é inspirada em modelos biológicos de sistemas neurais da década de 1970. Ele segue uma abordagem de aprendizado não supervisionado e treinou sua rede por meio de um algoritmo de aprendizado competitivo.
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source – www.analyticsinsight.net
