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A aprendizagem automática registou recentemente alguns desenvolvimentos dramáticos, que suscitaram um grande interesse por parte da indústria, do meio académico e da cultura popular. Estes desenvolvimentos sao impulsionados pelos avanços nas redes neuronais artificiais, frequentemente designadas por aprendizagem profunda, um conjunto de técnicas e algoritmos que permitem aos computadores descobrir padroes complicados em grandes conjuntos de dados. Os avanços sao alimentados por um maior acesso aos dados ('big data'), por quadros de software de fácil utilizaçao e por uma explosao da capacidade de computaçao disponível, permitindo a utilizaçao de redes neuronais mais profundas do que nunca. Atualmente, estes modelos constituem a abordagem mais avançada para uma grande variedade de problemas no domínio da visao computacional, da modelizaçao da linguagem e da robótica. A aprendizagem profunda alcançou a sua posiçao de destaque na visao computacional quando as redes neuronais começaram a superar outros métodos em vários testes de referência de análise de imagem de alto nível. O mais famoso foi o Image Net Large-Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) em 2012, quando um modelo de aprendizagem profunda (uma rede neural convolucional) reduziu para metade a segunda melhor taxa de erro na tarefa de classificaçao de imagens.
