🤖A cada ano que passa a tecnologia evolui mais rápido e hoje já estamos produzindo carros autônomos e robôs assistentes. Muitas pessoas passaram a se perguntar como é possível um computador desempenhar atividades que necessitam de habilidades humanas como identificação e descrição de objetos. Tudo isso foi possível graças ao surgimento da Visão Computacional, uma área de estudos de Inteligência Artificial que vem sendo desenvolvido há décadas para tornar computadores capazes de interpretar imagens através de grande volume de dados.

👁️Como a Visão Computacional surgiu?

🧑‍🏫Durante a década 60, o matemático do MIT Seymour Papert desafiou seus alunos durante o The Summer Vision Project a conseguir fazer um computador descrever as imagens que via numa câmera. Entretanto, eles logo perceberam que seria uma tarefa um pouco mais difícil. Deste modo, marcando o início da Visão Computacional. Entretanto, foi somente no final do século XX e início dos anos 2000 que a habilidade de reconhecimento e caracterização de imagens por computadores alcançou um novo nível. Sendo hoje aplicada a diversas áreas como Medicina, Indústria, Segurança, etc.

⚙️Como ela funciona?

🧠O funcionamento da Visão Computacional é baseado em grande pelas Redes Neurais Convolucionais (CNNs, na sigla em inglês). Entretanto, o processo é dividido em várias etapas

1. Seleção de imagens para treinamento📸: o cientista de dados insere bancos de imagens de um mesmo objeto em formas, posições ou cores diferentes. Exemplos:
   
   Depois é necessário tratar as imagens para que o computador a compreenda em forma de pixels e matrizes. Exemplo:
   Na imagem acima podemos verificar que se trata de uma imagem com matriz 28×28 pixels, em que esse pixels estão em tons de cinza.
2. Extração de características📊: Através da inserção de filtros (matrizes menores) que percorrem os pixels da imagem de entrada e gerando uma nova imagem (Featured Maps. Isto é feito através de uma operação matemática entre a imagem de entrada (I) e Filtro (k), gerando os Feature Maps (I*k). Esse processo é denominado convolução.

   
   O processo de convolução pode ser realizado diversas vezes pelo Cientista de Dados até que seja obtido os Featured Maps desejados.

3. Flattening⌨️: Quando os mapas desejados são obtidos é hora de aplicar as técnicas de flattening responsável por transformar a matriz advinda das convoluções em um vetor de 1 colunas e N linhas.
   
4. Camada densa🗃️: o vetor produzido pela etapa de flattening dará entrada na camada densa com objetivo de classificar a imagem.Esta camada é formada por uma redes neurais com uma quantidade mínima de neurônios que vão receber esses vetores. Ela pode usar técnicas como DropOut para melhorar resultados. Entretanto, a principal técnica é a de Backpropagation que serve para diminuir erros na camada de saída. Esta técnica é dividida em duas partes. Primeiro, o Forward Pass quando o vetores e valores de entrada se propagam pela rede. Segunda, o Backward Pass em que o gradiente da função de perda da camada final é direcionada recursivamente à regra da cadeia. Deste modo, a rede neural consegue aprender melhores pesos e se adaptar à classificação de objetos e imagens. Terminado o treinamento dessa rede, obtém-se um modelo de classificação que pode ser utilizado para fins específicos (identificação facial em smartphones, carros autônomos, etc)
   

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