Redes neurais profundas para o problema de classificação

Abstract

Este trabalho apresenta um estudo teórico e prático sobre modelos de Redes Neurais Profundas aplicados em problemas de classificação. Inicialmente, é feita uma abordagem sobre Aprendizado de Máquina e o seu método de validação mais utilizado. Nos fundamentos de Aprendizagem Profunda, entra-se em detalhes sobre os componentes principais de uma Rede Neural e as formas de pré-processamento e representações de dados para se trabalhar com estes modelos. Além disso, há um tópico que trata sobre a arquitetura das Redes Neurais Convolucionais, muito utilizadas em aplicações de Visão Computacional. O último tópico teórico faz uma introdução ao uso da Computação em Nuvem, uma tecnologia muito útil para se trabalhar com grandes bases de dados e utilizar processadores avançados. A última parte do trabalho apresenta os resultados de três aplicações de Redes Neurais Profundas para classificação, onde foram utilizadas bases de dados do tipo imagem, texto e áudio. Todas as aplicações foram realizadas utilizando-se computação em nuvem e tiveram resultados satisfatórios.