Deep learning é um ramo do aprendizado de máquina focado na criação e treinamento de redes neurais artificiais com múltiplas camadas. Essas redes neurais são capazes de extrair automaticamente características importantes e complexas dos dados de entrada, assim como elas mesmas aprenderiam, e usar essas características para resolver problemas. Graças a essa capacidade, o aprendizado profundo pode resolver com sucesso problemas complexos e trabalhar efetivamente com dados que contêm uma grande quantidade de informações.

O princípio de funcionamento
O trabalho do deep learning é transferir dados sequencialmente através de camadas de uma rede neural, seguido pelo ajuste de pesos e parâmetros para que o modelo possa detectar padrões e padrões complexos nos dados. Após o treinamento, a rede pode ser usada para prever ou classificar novos dados.

Tipos de redes neurais
O Deep learning abrange o uso de redes neurais com um grande número de camadas. As redes neurais, por sua vez, fazem parte do deep learning toolkit.

Cada tipo de rede neural é especializada em determinados tipos de dados e tarefas e pode ser aplicada em vários campos e cenários.

• Redes neurais convolucionais (CNNs) processam e analisam dados com estrutura espacial. Eles são usados em visão computacional, reconhecimento de imagem e vídeo.
• Redes neurais recorrentes (RNNs) trabalham com dados sequenciais. Eles são usados para tarefas de tradução automática, processamento de linguagem natural e geração de texto.
• As redes neurais convolucionais recorrentes (RCNNS) combinam as propriedades das redes neurais convolucionais e das redes neurais recorrentes. Eles são usados para tarefas que combinam processamento de sequência e estrutura de dados espaciais.
• Os Autoencoders visam compactar os dados de entrada em uma representação mais compacta e, em seguida, restaurá-los a partir dessa representação. Os Autoencoders ajudam a explorar estruturas de dados ocultas, reduzir a dimensionalidade dos dados e gerar novos exemplos.
• As redes adversárias geradoras (GANS) consistem em duas redes neurais concorrentes — uma geradora e uma discriminadora. O gerador cria novos dados que podem enganar o discriminador, e o discriminador tenta distinguir dados reais de dados falsos. GAN é usado para gerar conteúdo.
• Os transformadores são baseados em mecanismos de atenção. Eles são usados para processar dados sequenciais, como textos e sequências de séries temporais.

Áreas de aplicação do deep learning
O Deep learning é usado em vários campos devido à sua capacidade de aprender com uma grande quantidade de dados e fazer previsões precisas. O Deep learning é usado na direção autônoma para navegar em carros, na área de saúde para diagnosticar doenças, no comércio eletrônico para recomendar produtos e na indústria de jogos para uma jogabilidade mais realista.