Deep Learning é um conceito que, entre outras capacidades, utiliza dados para fazer previsões, reconhecimento de fala e identificação de imagens.
No entanto, é uma tarefa desafiadora sair de um modelo computacional de Deep Learning e embarcá-lo em um hardware para que o mesmo gere valor dentro das suas funções..
Para trabalhar todo o potencial do Deep Learning, é necessário um software como o MATLAB, capaz de atender toda a complexidade desse tipo de tecnologia, mas ao mesmo tempo simplificando e agilizando o trabalho de profissionais e estudantes.
Se você ainda não conhece o MATLAB e as vantagens de usá-lo para Deep Learning, citamos abaixo os principais motivos. Confira os tópicos abordados neste artigo:
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Qual a importância do Deep Learning
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O que é o MATLAB
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Motivos para usar o MATLAB para Deep Learning
Vamos lá?
Qual a importância do Deep Learning?
O Deep Learning é uma tecnologia que permite a sistemas computadorizados realizarem tarefas complexas. Tecnicamente o Deep Learning é uma subárea do Machine Learning que trabalha com algoritmos de redes neurais multicamadas.
Isso permite que máquinas entendam, reconheçam, detectem, classifiquem e descrevam informações que antes eram impossíveis de serem analisadas.
A Siri e a Cortana são exemplos de tecnologia de Deep Learning com as quais as pessoas já lidam diariamente. Além disso, essa tecnologia pode ser usada para questões de segurança como, por exemplo, reconhecimento de pessoas e placas de veículos.
O que é o MATLAB
Para entender por que você deve usar o MATLAB para Deep Learning, você precisa primeiro conhecer esse software.
Acrônimo para Matrix Laboratory, o MATLAB realiza cálculos numéricos com vetores e desenvolve matrizes. O programa é interativo, prático e tem alta performance, facilitando os cálculos e ações dos usuários.
O MATLAB pode ser usado em diversas áreas, desde equações diferenciais, até estatísticas, processamento de sinais, setor financeiro e, claro, para Deep Learning.
Um dos pontos que destacam o MATLAB é que ele permite o uso de funções que levariam mais tempo para serem desenvolvidas em outros softwares.
Na prática, ele é capaz de:
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Desenvolver matrizes.
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Analisar e visualizar dados.
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Construir gráficos em duas e três dimensões.
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Trabalhar com números reais e complexos.
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Implementar e projetar algoritmos.
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Criar interfaces e aplicativos de programação.
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Motivos para usar o MATLAB para Deep Learning
Separamos cinco – são muito mais – motivos para usar o MATLAB para Deep Learning:
1. Possibilidades de integração
MATLAB possui inúmeras possibilidades de integração e transferência de dados entre diferentes estruturas de Deep Learning. Por exemplo, a aplicação suporta ONNX para importação e exportação de modelos, entre outras estruturas.
Um modelo desenhado em PyTorch, por exemplo, pode ser trazido para o MATLAB. E modelos treinados no MATLAB podem ser exportados e utilizados em estruturas ONNX.
2. Implementação de sistemas de produção
Outro motivo é a implementação de sistemas treinados. Faça a implementação do seu modelo treinado em sistemas incorporados, corporativos, dispositivos FPGA dentre outras formas de embarcar o software ao hardware.
Para isso o MATLAB traz uma toolbox exclusiva para auxiliar nesta tarefa chamada Deep Learning HDL Toolbox.
3. Dados de pré-processamento
Com o MATLAB é possível usar aplicativos interativos para rotular, cortar e identificar recursos e algoritmos integrados. Isso ajuda na automatização do processo de rotulagem.
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Tecnologia industrial: o que é e como aplicar para automação
4. Treinamento e avaliação de modelos
Outro motivo para usar o MATLAB para Deep Learning é que o usuário tem acesso a diversos modelos e algoritmos pré-criados para desenvolver e modificar modelos de Deep Learning com o aplicativo Deep Network Designer.
5. Testes de modelos
Teste modelos de Deep Learning ao introduzi-los em simulações do Simulink.
Faça testes de cenários extremos, que seriam difíceis de testar em hardwares, e entenda como seus modelos de Deep Learning afetam o desempenho do sistema geral.
Deep Learning é com MATLAB!
Neste artigo você conheceu 5 motivos para usar o MATLAB para Deep Learning, mas saiba que as possibilidades são virtualmente ilimitadas.
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