Nas últimas décadas, o avanço da tecnologia permitiu que muitos recursos do nosso dia a dia fossem automatizados. A inteligência artificial é uma das áreas que mais ganhou espaço nas empresas modernas, fazendo com que muitos trabalhos manuais fossem substituídos por soluções tecnológicas. E quando falamos de linguagem de programação, uma das mais utilizadas é a Python. Mas é o PyTorch que tem chamado a atenção dos programadores.
Para ajudar você a entender um pouco mais sobre o assunto, explicamos neste artigo o que é PyTorch, como ele atua na resolução de problemas ligados ao machine learning, quais são os seus fundamentos, além de outras informações essenciais. Portanto, aproveite o texto e boa leitura!
O que é o PyTorch?
O PyTorch é um programa que funciona como se fosse uma biblioteca. O seu principal diferencial é que ele consegue, por meio de código aberto, implementar um aprendizado profundo em sistemas. Isso faz com que as máquinas tenham um aprendizado muito mais intuitivo do que quando outros programas com linguagem de programação são utilizados.
Além disso, o PyTorch consegue fazer com que a GPU (Unidade de Processamento Gráfico) fique ainda mais rápida, pois o programa realiza cálculos matemáticos muito mais complexos. E isso só é possível porque o PyTorch trabalha na construção profunda daquilo que é conhecido como redes neurais. Se você não sabe o que significa, não se preocupe, pois falaremos disso daqui a pouco.
Como o PyTorch resolve problemas de machine learning?
Quando falamos de machine learning, o PyTorch é uma solução extremamente eficiente para ajudar na resolução de problemas complexos. Mais do que isso: ele entende alguns comportamentos e toma algumas decisões com base nos dados apresentados.
Imagine que uma empresa possua uma plantação de soja e tenha o desafio de saber onde cada tipo de semente deve ser plantada. Para isso, ela conta com uma tabela de dados com muitas variáveis que vão desde área e perímetro até largura e assimetria do terreno. E é a partir disso que o PyTorch entra em ação.
Por meio do machine learning, ele consegue fazer estimativas cruzando todos esses números. O resultado é uma resposta muito mais assertiva para a operação da empresa, que agora vai saber com mais precisão onde fazer cada tipo de plantio.
Relembrando, o que é machine learning
Basicamente, o machine learning tem como objetivo fazer com que as máquinas consigam identificar comportamentos por meio de dados. Essas informações podem ser bem diversas, desde números, textos e, até mesmo, imagens. Ao final, a ideia é que as máquinas possam executar as atividades sem a interferência humana.
Esse resultado, contudo, só é possível após uma profunda análise de dados. O machine learning, atrelado aos afazeres manuais de um determinado trabalho, pode otimizar bastante os resultados de uma empresa. Trata-se de um passo importante na transformação digital de uma empresa.
Além disso, o machine learning é um ótimo aliado para o aumento da produtividade de uma equipe, para a redução de despesas operacionais, para a identificação/resolução de problemas, entre outros aspectos.
Quais os fundamentos do PyTorch?
O PyTorch possui alguns fundamentos que compõem o seu racional. Por ser uma biblioteca de código aberto, ele conta com algumas particularidades que mostraremos a seguir.
Tensores
Utilizados para acelerar as operações atribuídas tanto com a CPU como com o GPU, os tensores PyTorch são considerados a base de todos os trabalhos avançados realizados com o programa. Eles são variáveis indexadas multidimensionais utilizadas em todas as operações avançadas. Essas variáveis são conhecidas como arrays.
Redes neurais
Redes neurais são um outro fundamento do PyTorch. Elas são camadas de nós de várias conexões e ponderações de dados. É a partir dessas camadas que é possível identificar a correspondência desses dados, bem como as suas classificações. Além disso, o pacote torch.nn é utilizado pelo PyTorch para definir quais são essas redes neurais, sendo que cada camada da rede é representada por um conjunto de módulos.
Autograd
Um dos pacotes do PyTorch, o Autograd são derivadas da plataforma. Chamadas de gradientes, essas derivadas são imprescindíveis para fazer operações de redes neurais. Em apenas um tensor habilitado para gradiente, o autograd consegue registrar todas essas operações. Depois, para encontrar a relação entre este tensor e as demais operações, é criado um um gráfico acíclico, gerando uma operação conhecida como diferenciação automática.
Otimizadores
Com o objetivo de reduzir eventuais erros, os otimizadores possibilitam uma atualização de carga e predisposição dentro de um único modelo. Assim, é possível fazer a edição no formato de funcionamento do seu modelo, dispensando a hipótese de construí-lo mais uma vez desde o início. No PyTorch há uma série de opções de otimizadores. Portanto, o ideal é escolher aquele que mais combina com a sua necessidade.
Gráficos de computação
Os gráficos têm um papel super importante para entender melhor a relação entre Pytorch e redes neurais. Dependendo de suas formações, podem ajudar a compreender como eles funcionam nos bastidores, como os tensores podem ser afetados por mudanças em outros tensores, além de entender como eles se conectam.
Como é feita a instalação do PyTorch?
A melhor forma de fazer a instalação do PyTorch é por meio do Google Colab, que é uma plataforma de incentivo ao aprendizado de tecnologias relacionadas ao Machine Learning e Inteligência Artificial. O PyTorch, assim como outras plataformas que constam no programa, já vem instalado no Google Colab. Depois, é só importar para o seu notebook.
Como conhecer mais sobre PyTorch?
A forma mais fácil de se aprofundar no tema PyTorch é investindo o seu tempo em leitura, estudos e, até mesmo, em cursos específicos. Esse é um tema que está super em alta, principalmente por estar relacionado a oportunidades de trabalho, já que muitas empresas têm procurado profissionais do segmento. Startups ligadas à tecnologia, principalmente, são as mais interessadas.
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