Como as redes neurais convolucionais revolucionaram o mercado de Data Science?

As redes neurais convolucionais (Convolutional Neural Network / ConvNet / CNN) são algoritmos de aprendizado profundo que trouxeram e ainda trazem diversas inovações para a Data Science (um conjunto de algoritmos que extraem informações e tomam decisões a partir delas).

Tais inovações são possíveis pois a ConvNet se trata de um treinamento para computadores realizarem tarefas humanas, ou seja, é uma das aplicações do Deep Learning.

Todos esses termos fazem parte do que conhecemos como Inteligência Artificial, que se trata da evolução dos computadores e máquinas através de diversos algoritmos (códigos computacionais), gerando algo parecido com o raciocínio lógico.

Tais evoluções podem substituir um operador humano em diversas ocasiões ou simplesmente ajudar a humanidade a evoluir exponencialmente.

Para entender melhor o assunto e os termos neste artigo, ele será dividido em:

• O que é Data Science, Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning?
• Onde as redes neurais convolucionais entram nisso?
• Exemplos da aplicação de Redes Neurais Convolucionais

O que é Data Science, Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning?

Para melhorar a compreensão do assunto e relacionar com o tópico que estamos estudando é necessário entender do que se trata a Data Science.

Diversas etapas compõem o Data Science, mas em resumo ele realiza a extração de informações e, a partir disso, as informações são separadas e tratadas para chegar em uma decisão final. Existem diversas maneiras de realizar isso e uma delas é com a Inteligência Artificial.

A Inteligência Artificial (IA) se baseia em inserir em uma máquina códigos que imitam a capacidade de raciocinar, o Machine Learning é um ramo da IA, a maior diferença é que ele também possui a capacidade de aprender,  de se corrigir e se ajustar com a mínima interação humana.

Já o Deep Learning faz parte de ambos conjuntos e se baseia nos neurônios humanos, ou seja, tem comportamento similar e possui capacidade de processar dados complexos. A seguir uma tem-se uma imagem ilustrativa para facilitar a compreensão dos termos:

Mas onde as redes neurais convolucionais entram nisso tudo? Entenda a seguir.

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Onde as redes neurais convolucionais entram nisso?

As redes neurais convolucionais fazem parte desses três grupos, sendo conhecida como uma das aplicações do Deep Learning. Portanto, seu comportamento é baseado nos neurônios humanos, o que lhe dá o poder de entender e resolver problemas com dados complexos e aprender/evoluir com isso.

Sua principal função está em tarefas que envolvem o reconhecimento de imagem, mas também está se mostrando eficiente para vídeos, as CNN possuem uma capacidade realmente evoluída para a classificação de imagens.

Por exemplo o Deepfake, ele é considerado um Deep Learning interativo que só é possível por conta das redes neurais convolucionais. O Deepfake cria vídeos falsos de pessoas, mas que parecem realmente verdadeiros.

Sendo assim, a inteligência artificial do Deep Learning nesse caso é capaz de criar vídeos de pessoas fazendo coisas que na verdade nunca aconteceram.

As redes neurais convolucionais possuem um pré-processamento muito menor que outros algoritmos de imagem. Durante o processo elas são separadas em camadas os detalhes mais importantes das imagens, filtrando as bordas, curvas e linhas. Assim, em cada camada criada, a imagem se torna mais complexa e detalhada.

Por que são usadas?

Na prática, as imagens e vídeos são tratadas como um conjunto de dados que envolvem números para o sistema de um computador, tais números são organizados em matrizes com seus valores em pixels. Quanto mais complexa a imagem ou vídeo é, maior e mais complexa será a matriz, portanto se torna mais difícil a leitura da mesma.

Para facilitar o processo e torná-lo mais rápido, muitas vezes essas matrizes são compactadas em vetores (que possuem uma estrutura menor), porém isso pode gerar perda de alguns dados (detalhes da imagem).

As redes neurais convolucionais realizam essa redução de maneira semelhante ao neurônios humanos, fazendo com que ao mesmo tempo que executa uma redução no número de parâmetros, também cria uma espécie de peso de importância para cada pixel. 

Sendo assim, torna o cálculo mais simples, porém também resulta em uma melhor qualidade e o mais importante é que por se tratar de um deep Learning, a cada processo ela aprende mais e se torna melhor, gerando resultados cada vez melhores e mais rápidos.

Mas como tudo isso é possível? É possível devida às redes convolucionais utilizadas! Leia a seguir.

O que são as convoluções?

No contexto matemático, a convolução se trata de uma operação linear, ou seja, ela consegue reunir duas funções distintas em uma terceira. 

Trazendo para a realidade das imagens e vídeos, como já foi dito, elas são vistas como matrizes pelo sistema computacional. Sendo assim, a convolução irá transformar a imagem de entrada que temos em uma entrada resumida, diminuindo o tamanho da matriz mas mantendo informações importantes.

Diversos termos específicos são utilizados nessa etapa mas, de modo geral, é necessário entender que a matriz grande de entrada (que representa a figura completa) é multiplicada diversas vezes por uma matriz simplificada (conhecida como Kernel), resultando em uma matriz menor com os dados importantes.

Para não impactar na qualidade final, existem ainda diversos processos que podem ser inseridos, variando com o caso e com necessidade final.

Juntando a habilidade das convoluções com as redes neurais, o resultado se torna muito promissor e de alta qualidade. O sistema se aprimora de maneira independente a cada trabalho que realiza.

Exemplos da aplicação de Redes Neurais Convolucionais

Para entender de maneira mais perto da realidade o quão importante é essa tecnologia e quão perto de nós ela está, é necessário ver alguns exemplos.

Entre eles podemos citar a marca que a maioria de nós conhecemos, a Apple. A tecnologia atual do FaceID (reconhecimento facial da Apple) é realizada com as redes neurais convolucionais.

Além disso, essa tecnologia é utilizada para aplicar o HDR na câmera dos celulares da Apple e também no aplicativo Gcam da Google que melhora a qualidade das fotos.

Portanto, as redes neurais convolucionais são as principais responsáveis pelo processamento de imagens em câmeras de celular atualmente.

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