(untitled) (CIPEEX, 2022)
RECONHECIMENTO DE PADRES A CLASSIFICAO DE DADOS DE ENTRADA A PARTIR DA EXTRAO DE CARACTERSTICAS IMPORTANTES PROVENIENTES DE MUITOS DADOS RUIDOSOS OU ERROS ALEATÓRIOS (OUTLIER) (GONZALEZ, THOMAS, 1978). O TERMO APRENDIZAGEM PROFUNDA (DEEP LEARNING, DL) FOI INTRODUZIDO EM APRENDIZAGEM DE MQUINA (MACHINE LEARNING, ML) E DEPOIS PASSOU A SER USADO EM REDES NEURAIS ARTIFICIAIS (ARTIFICIAL NEURAL NETWORK, ANN).&NBSP; OS MTODOS DE APRENDIZAGEM DL SÃO COMPOSTOS POR VRIAS CAMADAS DE APRENDIZAGEM PARA EXTRAIR CONHECIMENTO DOS DADOS COM MLTIPLOS NVEIS DE ABSTRAO (SCHMIDHUBER, 2015). A REDE NEURAL CONVOLUCIONAL PROFUNDA (CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK, CNN) UMA ARQUITETURA DE APRENDIZAGEM PROFUNDA USADA PARA A CLASSIFICAO DE IMAGEM PARA A SOLUO DE PROBLEMAS EM MEDICINA, BIOMEDICINA E SENSORIAMENTO REMOTO. A CLASSIFICAO DE IMAGEM CONSISTE EM CATEGORIZAR IMAGENS EM UMA DAS VRIAS CLASSES PREDEFINIDAS. TRATA-SE DE UM PROBLEMA BSICO DE VISO COMPUTACIONAL COMO A LOCALIZAO, DETECO E SEGMENTAO (DU, CAI, WANG, 2016). POR EXEMPLO, NUMA APLICAO EM ANÁLISE AMBIENTAL USANDO IMAGEM DE SATLITE, AS CLASSES PODEM SER REA DESMATADA, REA COM VEGETAÇÃO RASTEIRA. DADA UMA IMAGEM E UM SISTEMA DE RECONHECIMENTO DE OBJETOS POSSVEL DEFINIR QUAIS SERO OS OBJETOS DE INTERESSE PARA O RECONHECIMENTO AUTOMTICO NA IMAGEM (KAMILARIS, PRENAFETA-BOLDŠ, 2017).&NBSP;