O que é Deep Learning?

Conceito de Deep Learning

A Inteligência Artificial tem crescido exponencialmente e tomado conta do cotidiano. Tudo para facilitar a rotina social, melhorar o desempenho dos negócios e possibilitar inovações na saúde, indústria e comércio.

Possivelmente você já deve ter ouviu falar sobre as redes neurais. Elas estão alinhadas com o Machine Learning e são o centro do que significa Deep Learning.

Para ter uma pequena noção de sua importância, as redes neurais já foram utilizadas para o aprendizado automático usado na criação de carros automáticos.

Além disso, a melhora das buscas na web também passa pelas redes neurais. Então você pode imaginar o tamanho do impacto que elas têm na vida moderna.

De certa forma, Deep Learning é um tema emergente dentro do campo da Inteligência Artificial. Um complemento de ML que diz respeito a oportunidades de aprendizagem profundas com o uso de redes neurais para melhorar as coisas.

Entre suas aplicações mais comuns estão o reconhecimento de fala, visão computacional que detecta e decifra imagens; processamento de linguagem natural. Não é à toa que o tema se tornou um dos mais estudados dentro da ciência da computação.

Deep Learning é a tecnologia que serve como base para ferramentas como o Google Tradutor, por exemplo.

Sendo aprimorado desde a metade do século 20, DL tem se tornando cada vez mais fundamental. Sua versatilidade também é um grande atrativo. A aplicação pode ser usada para diversos fins, como no meio corporativo, indústrias de segmentos como saúde, educação e e-commerce.

Em resumo, com o tamanho do poder computacional, as máquinas podem reconhecer objetos e traduzir voz em tempo real. Deep Learining, portanto, torna a IA aplicável na rotina e nos negócios.

No vídeo abaixo, a renomada autora, Martha Gabriel, um dos principais pensadores digitais do Brasil fala um pouco sobre a influência da Inteligência Artificial e inovação nos negócios e mercado de trabalho. Confira:

Entendendo o funcionamento do Deep Learning

Deep Learning faz o “treinamento” de um sistema computacional para que ele possa decifrar a linguagem utilizada. Conforme é alimentado e exposto a dados, o computador deve relacionar os termos, palavras e imagens para inferir seu significado.

De certa forma, as máquinas já são ensinadas a entender os documentos e informações passadas e podem responder a questões sobre o conteúdo. No entanto, o conhecimento fica limitado à extensão destes documentos.

Contudo, a quantidade crescente de dados online permite que os modelos computacionais, através do DL, possam fazer uso de um número significativamente maior de linguagem natural, atribuindo ao computador conhecimento aprofundado sobre diversos temas.

Ao usar métodos baseados em Deep Learning, engenheiros, desenvolvedores e cientistas conquistam bons resultados em diferentes aplicações, como visão computacional, reconhecimento de voz e processamento de linguagem, citadas anteriormente.

Uma máquina treinada com base nos princípios de DL consegue identificar desde rostos para o reconhecimento facial em smartphones e sistemas de segurança, até traços que indicam doenças como câncer e tumores em exames de imagem.

Tudo isso é processado com base nas redes neurais em “camadas” sobre as quais os algoritmos constroem sua representação na linguagem natural.

Os pixels das imagens, por exemplo, formam uma primeira camada, sendo que a saída de cada camada torna-se a entrada da camada seguinte. Assim, a construção de muitas camadas dessa rede neural é a ideia básica dos algoritmos de Deep Learning.

Deixando a parte técnica de lado, vamos entender a aplicação de DL nos negócios.

Impacto do Deep Learning

Nos últimos anos, Deep Learning ajudou o ML em aplicações práticas que possibilitaram o desenvolvimento da Inteligência Artificial em diversas áreas como a percepção do objeto, a tradução automática e o reconhecimento de voz.

Portanto está clara a importância de entender a evolução pela qual o Deep Learning vem passando. Ele já está sendo utilizado dentro de Machine Learning e Inteligência Artificial para muitas finalidades aplicadas aos negócios:

1. Melhorar a experiência dos usuários em resultados de pesquisas online

2. Qualificar campanhas de anúncios

3. Identificar sentimentos por meio do comportamento online

4. Melhorar as ofertas e precificação em e-commerces a partir dos dados de navegação do usuário

5. Contribuir com a saúde preventiva a partir da detecção de anomalias

6. Prever falhas em equipamentos

7. Detectar fraudes

8. Reconhecer padrões e imagens

Especialistas e aficionados da tecnologia sugerem que dentro de alguns anos o relacionamento entre humano e máquinas poderá superar a interação entre as pessoas.

Baseado nos avanços que vivenciamos diariamente, é possível imaginar que este futuro começa a se apresentar.