Como o termo se originou?

A origem exata do termo "aprendizado profundo" não é claro, mas geralmente é atribuído a várias fontes. Aqui estão algumas origens possíveis:

1. :Em 2006, o cientista da computação Geoffrey Hinton publicou um artigo seminal intitulado "Deep Learning:um tutorial sobre redes neurais profundas" na revista Nature. Este artigo é considerado um marco no campo das redes neurais artificiais e ajudou a popularizar o termo "aprendizado profundo". Hinton e seus colegas da Universidade de Toronto são amplamente considerados pioneiros no desenvolvimento de técnicas de aprendizado profundo.

2. yoshua bengio use do termo :Yoshua Bengio, outro pesquisador de destaque no campo, também desempenhou um papel significativo na popularização do termo "aprendizado profundo" no início dos anos 2000. Bengio e seus colegas da Université de Montreal conduziram pesquisas inovadoras sobre algoritmos de aprendizado profundo, e ele freqüentemente usava o termo "aprendizado profundo" em suas publicações de pesquisa.

3. Influência da psicologia cognitiva :Alguns acreditam que a inspiração para o termo "aprendizado profundo" pode ter vindo da noção de "estrutura profunda" na psicologia cognitiva. A estrutura profunda é um termo usado em lingüística e psicologia cognitiva para descrever a representação ou sintaxe subjacente de uma linguagem que vai além das características do nível da superfície das palavras e frases. Esse conceito pode ter influenciado o entendimento dos modelos de aprendizado profundo como captura de padrões subjacentes e relacionamentos complexos nos dados.

4. Comparação com o aprendizado de máquina tradicional :O termo "aprendizado profundo" provavelmente foi cunhado para diferenciá -lo dos métodos tradicionais de aprendizado de máquina. Enquanto os algoritmos tradicionais de aprendizado de máquina geralmente dependem de redes neurais superficiais ou representações superficiais de dados, o aprendizado profundo envolve o uso de redes neurais profundas com várias camadas ocultas. Essas arquiteturas profundas permitem extração de recursos mais complexos e hierárquicos, permitindo que os modelos aprendam representações de dados de nível superior.

5. contexto histórico :Nos primeiros dias da pesquisa de rede neural, as redes neurais superficiais eram a norma e enfrentaram limitações em suas capacidades representacionais e capacidade de lidar com problemas complexos. O surgimento de poderosos recursos de computação, como unidades de processamento gráfico (GPUs), no final dos anos 2000, possibilitaram o treinamento de redes neurais mais profundas de maneira eficaz. Esse contexto histórico contribuiu para a necessidade de um termo que capturou os avanços e o aumento da complexidade dessas novas abordagens, daí o termo "aprendizado profundo" ganhou tração.

É provável que uma combinação desses fatores, juntamente com a convergência de esforços de pesquisa e avanços, que levou à adoção generalizada do termo "aprendizado profundo" para descrever o subcampo dentro do aprendizado de máquina focado em redes neurais profundas.