Você sabe o que é Deep Learning? Embora nem sempre os termos sejam muito claros, em vários casos são essenciais para que a empresa continue inovando e crescendo no mercado.
Quem gosta de filmes futurísticos, por exemplo, poderá ficar assustado com as várias possibilidades que a tecnologia já proporciona hoje para as pessoas e empresas, ajudando tanto no aumento da produtividade quanto na redução de custos.
Neste texto, você entenderá o que de fato é Deep Learning, como ele funciona e quais são as aplicações que já estão disponíveis no mercado. Boa leitura!
O que é Deep Learning?
Você já deve ter visto filmes em que os robôs são capazes de pensar e agir por conta própria, não é mesmo? O Deep Learning, mais conhecido como aprendizagem profunda, é o que mais se aproxima disso, já que pode se adaptar às mudanças e fazer generalizações quando precisar trabalhar com informações parciais.
Ou seja, de maneira ágil, o Deep Learning pode fazer avaliações de um objetivo, entendendo corretamente as informações para conseguir se adaptar às principais variantes. Para que conseguisse evoluir, teve como fundamento o Machine Learning, herdando as principais características da aprendizagem da máquina e ensinando a ela novas habilidades.
Espera-se que as máquinas tenham a capacidade de aprender novas habilidades e conhecimentos para não perder espaço no mercado — o que também ocorre com os profissionais de hoje.
Quais são as diferenças para o Machine Learning?
De maneira resumida, o Machine Learning é um dos principais desdobramentos da Inteligência Artificial que dá a capacidade de aprendizado ao computador. Mais do que isso: assim como a mente humana, a máquina é capaz de aprender novas habilidades quando é exposta a um conjunto de dados e informações diferentes.
Um bom exemplo disso é o feed de notícias das principais redes sociais. Ele tenta entender quais são as suas preferências na hora de exibir o conteúdo, classificando-o de acordo com o que ele acredita ser mais relevante para você. Como as preferências das pessoas mudam, ele também precisa se adaptar aos novos gostos ou desejos.
Por isso, os principais elementos do Machine Learning são a análise preditiva e estatística. Com isso, é possível encontrar padrões e ter insights a partir dos dados observados.
Diferentemente, o Deep Learning pode ser entendido como uma parte ainda mais baixa do processo, uma vez que, no caso da aprendizagem profunda, não há necessidade de intervenção manual, já que os processos são intuitivos.
Como ele funciona na prática?
A aprendizagem profunda é projetada para fazer análises contínuas dos dados, tirando conclusões de maneira parecida com a dos humanos. Para ter essa capacidade, as aplicações usam estruturas de camadas, chamadas de rede neural artificial.
Como você pode supor, o modelo para isso é a própria rede neural presente no cérebro humano, fazendo com que a possibilidade de aprendizado seja mais eficiente e capaz do que é encontrado em Machine Learning.
Inicialmente, pode não ser fácil configurá-lo a ponto de evitar que o sistema tire conclusões precipitadas ou incorretas, como acontece em alguns casos de IA. Por isso, muito treinamento poderá ser necessário. Depois, entretanto, todos os envolvidos ficam maravilhados de como estão diante de uma verdadeira estrutura inteligente.
Para você conseguir entender melhor, é possível pensar na aplicação criada pelo Google, o Alpha Go. Ele é um programa que tem a própria rede neural e que aprendeu a jogar com maestria um jogo de tabuleiro denominado Go, muito conhecido por exigir dos jogadores intuição e inteligência.
Depois de aprender a jogar com profissionais, o aprendizado profundo do Google conseguiu resultados nunca antes obtidos com uma aplicação de inteligência artificial, uma vez que não precisou ser treinado para saber como deveria agir em uma jogada específica, como acontece no modelo de Machine Learning.
O resultado foi que o Alpha Go conseguiu derrotar vários dos grandes jogadores de todo o mundo, inclusive o considerado número 1. Ele não entendia apenas as regras do jogo, mas também as técnicas mais complexas e os aspectos mais abstratos que poderiam ajudá-lo a obter a vitória. Ou seja, transformou-se em um dos grandes jogadores do mundo. Com isso, foi aposentado, e os resultados ficaram à disposição do Google para outras aplicações.
Quais são os seus principais serviços?
Veja quais são os principais serviços que utilizam o Deep Learning no mercado.
Assistentes virtuais
Alexa, Cortana e Siri são exemplos de assistentes virtuais que usam aprendizagem profunda para entender como as pessoas utilizam a linguagem e poder interagir com elas da maneira mais natural possível.
Chatbots e bots de serviço
Provavelmente, você já precisou de atendimento e foi recebido por um chatbot ou bot de serviço. Eles são capazes de aprender de maneira inteligente, tanto com perguntas em texto quanto em áudio. Com o aprendizado profundo, a quantidade de perguntas que podem ser respondidas estão sempre aumentando, melhorando a satisfação geral dos usuários.
Reconhecimento facial
Reconhecimento facial pode ser usado para diversos fins, como reconhecer rostos em fotos nas redes sociais e até mesmo facilitar os métodos de pagamento (no futuro, será possível efetuar pagamentos apenas com os rostos). Para tanto, será necessário aprender a identificar com segurança, mesmo quando a pessoa cresceu ou mudou o visual drasticamente.
Como o Deep Learning pode otimizar os processos de TI?
Você viu como as possibilidades são poderosas, não é mesmo? Esse recurso também pode ser usado para que os processos empresariais se tornem mais eficientes e rápidos. Com o tempo, pode-se garantir que a taxa de erros será menor, já que os sistemas não se cansam ou se distraem.
Além disso, conseguem aprender com o tempo qual é a melhor maneira de executar o serviço. Dessa maneira, todas as empresas podem ter algum tipo de ganho de produtividade e até mesmo de diminuição de custos.
Agora que você sabe o que é deep learning, já consegue ficar por dentro das inovações que acontecerão no futuro. A tendência é que as empresas se tornem cada vez mais automatizadas e inteligentes, o que fará com que a competitividade no mercado seja ainda mais acirrada. Qual é o limite da tecnologia? Ainda não sabemos. Por isso, você também não deve limitar a sua empresa. Então, procure pelas melhores soluções.
Gostou deste post? Então, siga-nos nas redes sociais e tenha mais conteúdo no seu feed de notícias. Estamos no Facebook, Instagram, Twitter e Youtube. Esperamos por você!
