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NEC desenvolve tecnologia de optimização para deep learning

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A NEC Corporation anunciou o desenvolvimento de uma tecnologia automática de optimização para deep learning, com o objectivo de promover melhorias na precisão de reconhecimento.

O deep learning permite «níveis mais elevados de precisão de reconhecimento, capitalizando na profunda estruturação em camadas das redes neuronais artificiais, de modo a aprender a partir dos dados preparados».

Se os sistemas se tornarem excessivamente familiarizados com os dados, porém, tornam-se incapazes de reconhecer com precisão os dados que não aprenderam.

Esta situação é conhecida como “sobre aprendizagem” (overtraining) e resulta numa degradação da precisão de reconhecimento ao lidar com dados que não foram utilizados no processo de aprendizagem. Para evitar a sobre aprendizagem, é comummente utilizada tecnologia de “regularização”, que regula a extensão da aprendizagem para evitar que atinja um grau excessivo.

«Esta tecnologia prevê o progresso de aprendizagem em cada camada com base na estrutura de uma rede neuronal artificial e permite que a regularização seja automaticamente configurada em conformidade», afirmou Akio Yamada, Director Geral dos Laboratórios de Pesquisa em Ciência dos Dados da NEC. «Isto significa que a aprendizagem é optimizada ao longo de toda a rede, possibilitando o aperfeiçoamento da precisão de reconhecimento, com redução de erros de reconhecimento em cerca de 20%, em comparação com os sistemas convencionais».

Via NEC Corporation.

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Luis Vedor
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