Deep learning é o motor que propulsiona a Inteligência Artificial

Para que você possa compreender o que é Deep Learning, precisamos primeiramente falar sobre uma das tendências tecnológicas do momento: o Machine Learning (ML), ou em sua tradução livre, aprendizado de máquina ou aprendizado automático. Suas técnicas se baseiam na criação de algoritmos capazes de aprender, prever ou generalizar uma representação compacta de dados desconhecidos a partir de um conjunto de dados conhecidos. Computadores que desempenham suas funções sem que pareçam programados, que cumpram seus papeis e façam aquilo que “aprenderam” e conforme são utilizados aprendem ainda mais.

Você já ouviu falar de redes neurais? Elas também têm a ver com o aprendizado de máquina. O CEO da Microsoft, Satya Nadella, está satisfeito com os resultados que vem obtendo e chamou a descoberta da inteligência artificial de “descoberta suprema” e concluiu dizendo que a "rede neural profunda" acelera as máquinas de aprendizado englobando análise de vídeo, reconhecimento de objetos, assistência na entrega de dados, inteligência artificial e as realidades aumentada e virtual.

A interatividade no aprendizado das máquinas é de suma importância. Conforme os modelos são expostos a novos dados, as máquinas se adaptam de forma independente, aprendem com cálculos anteriores e produzem decisões e resultados confiáveis. Antigamente, as redes neurais proporcionaram aprendizados automáticos, agora uma outra técnica vem ganhando força dentro deste universo, é a Deep Learning, essa inteligência tem mudado o funcionamento das coisas, você precisa saber o que é, como funciona e em quais situações ela já vem sendo aplicada. Então, vamos lá! 

O que é Deep Learning?

De uma maneira bem simples podemos descrever Deep Learning ou aprendizagem profunda, como sendo uma parte importante da Inteligência Artificial, uma subcategoria de aprendizado de máquina ou Machine Learning, que trata as oportunidades de aprendizagem profundas com o uso de redes neurais, para melhorar inúmeras coisas no meio computacional, como reconhecimento de fala, visão e o processamento de linguagem natural. Este tema vem se tornando, rapidamente, um dos mais procurados e estudados dentro da ciência da computação moderna.

Deep Learning possui uma abordagem especifica na construção e formação de redes neurais, elas têm sido desenvolvidas e melhoradas desde os anos 50 e se tornam cada vez mais promissoras, aplicáveis em diversos setores, sobretudo no meio empresarial, industrias de segmentos como educação, saúde e e-commerce, entre outros.

Em razão das novas tecnologias da computação, o aprendizado de máquina de hoje não é como no passado. Há muito tempo os algoritmos de machine learning estão por aí, mas a capacidade de aplicar cálculos matemáticos complexos, automáticos que considerem o big data é recente. Existem alguns exemplos de aplicações do machine learning que você já pode estar familiarizado, os carros autônomos do Google, eles são a essência do aprendizado de máquina, machine learning combinado com a criação de regras linguísticas é assim que você descobre o que seus clientes estão falando sobre você no Twitter. Aquelas ofertas de recomendações da Amazon e Netflix, por exemplo, são aplicações do Machine Learning na vida diária. E a detecção de fraudes é um dos usos mais óbvios do aprendizado de máquina e um dos mais importantes no mundo hoje.

O Google Translate (Google tradutor) e o Cortana (assistente personalizado da Microsoft) funcionam com base na tecnologia do Deep Learning, com grande quantidade de poder computacional as maquinas podem agora reconhecer objetos e traduzir voz em tempo real. O Deep Learning, torna a inteligência artificial de fato inteligente e aplicável.

Como funciona o Deep Learning na prática?

O Deep Learning executa a “aprendizagem” de um modelo para que depois ele possa, sozinho, decifrar a linguagem natural, relaciona termos e palavras para colocar significado uma vez que é alimentado com muitos dados. As máquinas são “ensinadas” a ler documentos e podem responder questões sobre o conteúdo que leram, mas as bases de conhecimento estão limitadas pelo tamanho dos documentos que lhes são apresentados. A quantidade de algoritmos não para de crescer e o Deep Learning vem para fazer com que os sistemas façam o maior número de linguagem natural possível, para assim compreender temas universais de maneira mais profunda.

A abordagem inovadora dos algoritmos do tipo Depp Learning, dispensa um pré-processamento e gera automaticamente propriedade que não varia em suas camadas hierárquicas de representação. Cientistas de dados, engenheiros e desenvolvedores de software tem conseguido excelentes resultados usando métodos baseados em Deep Learning. São várias camadas de processamento de dados não lineares, conseguindo assim uma representação complexa e abstrata dos dados formando uma classificação ordenada.

Por que é importante conhecer o funcionamento do Deep Learning?

É importante entender Deep Learning pelo crescimento que esta abordagem tem experimentado nos últimos anos. Ele ajudou a "forjar" avanços em várias áreas como: percepção do objeto, a tradução automática e o reconhecimento de todos os tópicos de pesquisa de voz, que por longos anos foram “pedras no sapato” para pesquisadores de Inteligência Artificial. A importância do Deep Learning é tão grande que o Google disponibilizou um curso gratuito para quem estiver interessado, por meio de uma plataforma chamada TENSORFLOW é possível entender e conhecer na pratica os mecanismos de como funciona a “aprendizagem e interpretação” de dados pelas maquinas.

Para se ter uma noção da importância do Deep Learning ou aprendizagem profunda, podemos citar alguns exemplos de finalidades para as quais ela está sendo constantemente utilizada:

  • Desenvolver uma melhor experiência dos usuários em resultados de pesquisas online;
  • Otimizar campanhas de anúncios online em tempo real (sites e aplicativos móveis);
  • Analisar sentimentos por meio de textos;
  • Melhorar as ofertas em e-commerce através da análise da navegação do cliente conectado;
  • Prever falhas em equipamentos diversos;
  • Melhorar os preços após a análise do comportamento do consumidor nas lojas virtuais;
  • Detectar problemas, invasões ou fraudes, inclusive as invasões de rede orquestradas em massa;
  • Reconhecer padrões e imagens;
  • Filtrar spams nos e-mails;

Aos atuantes de Big Data se faz necessário o conhecimento e a aplicabilidade dos conceitos de Deep Learning, a abordagem combina avanços da computação e redes neurais especificas para que as máquinas “aprendam” padrões complicados e quantidades exponenciais de dados.

Atualmente as grandes empresas de software já investem pesado na construção de capacidade de aprendizagem profunda e a incorporam em muitos de seus produtos. Facebook, Google, IBM são apenas algumas das inúmeras empresas que estão utilizando o Deep Learning. E você, já pensou em investir? 

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