O que é deep learning e quais são suas aplicações

A inteligência artificial tem revolucionado a forma como pessoas e empresas utilizam e interagem com a tecnologia. O deep learning é um dos seus recursos mais avançados, e que dispõe de aplicações das mais diversas em praticamente todos os setores.

Com o deep learning, máquinas conseguem realizar ações que antes apenas os seres humanos conseguiam. Isso porque os algoritmos formam redes neurais expandidas que podem simular o raciocínio de pessoas.

Parece algo muito complexo, mas na prática é mais fácil de entender, e nós preparamos este artigo para explicar como tudo funciona. Continue lendo e entenda ao certo o que é deep learning, a diferença dele para o machine learning e as aplicações dessa tecnologia.

O que é deep learning?

Traduzindo para a Língua Portuguesa, deep learning significa aprendizado profundo. Consiste em um tipo de aprendizado de máquina aprimorado que, como dito na introdução, possibilita aos computadores realizarem tarefas que antes eram feitas somente por humanos.

Com o deep learning as máquinas aprimoram a sua própria capacidade de detectar, reconhecer, classificar, descrever e realizar uma série de tarefas. Para isso, é necessário que haja uma extensa base de dados. Quanto mais informação fornecermos para o algoritmo de deep learning, melhor treinado ele ficará e se tornará mais preciso e eficiente.

Sendo assim, podemos associar o deep learning ao Big Data, de modo que a inteligência artificial consegue extrair dessa enorme quantidade de materiais aquilo que tem algum significado e pode ser aproveitado de alguma forma.

Para que isso seja possível, os algoritmos deep learning são aplicados em redes neurais artificiais. Elas se estruturam em três camadas: a de entrada, a escondida e a de saída, sendo respectivamente: 

• input layer;
• hidden layer;
• output layer.

Os dados entram pela primeira camada, onde os neurônios artificiais são ativados para reconhecer as entradas. Na camada seguinte, o deep learning reconhece os padrões daquela informação recebida, e na última camada o algoritmo determina aquilo que foi identificado, ou seja, traz um resultado ou uma resposta.

Trazendo para um exemplo prático, vejamos o deep learning aplicado ao reconhecimento facial para desbloqueio de um celular. A camada de entrada identifica a imagem do rosto, a camada escondida reconhece as características da face e a camada de saída determina se é de fato o rosto do proprietário do celular e se pode desbloquear o aparelho.

Deep learning x machine learning: qual a diferença?

Não podemos confrontar deep learning vs machine learning para estabelecer qual é melhor ou mais vantajoso. Isso porque, se formos colocar em uma ordem hierárquica, o deep learning vem logo em seguida do machine learning. Afinal, como dito, trata-se também de um tipo de aprendizado de máquina, mas que funciona de uma forma muito mais profunda.

O machine learning é uma aplicação da inteligência artificial que possibilita a criação de algoritmos destinados a fazer com que os sistemas consigam aprender, mas sem a necessidade de intervenção humana. Logo, não é preciso dizer para o programa o que ele precisa fazer.

Conforme é abastecido com novos dados e entradas automáticas, ele aprende por si só e toma suas próprias decisões. Já o deep learning se encaixa como um subconjunto do machine learning, mas nesse caso o foco está na construção de redes neurais artificiais que simulam o cérebro humano. Assim, o algoritmo consegue aprender e se adaptar a situações.

O machine learning precisa de um treinamento para que saiba como funcionar e agir em cada situação. No deep learning, fornecemos para o sistema apenas informações básicas, de modo que a rede neural comece a ser construída. A partir daí, ele consegue evoluir de maneira automática. Basta entregar os dados para que aproveite por conta própria as informações que farão com que o seu próprio desempenho seja cada vez melhor. 

Tanto o deep learning quanto o machine learning tem a capacidade de aprendizado, mas o deep learning realiza análises muito mais complexas e profundas. Além de ter a capacidade de reconhecer e executar várias tarefas de forma simultânea, tendo como base os dados que ele mesmo coletou. 

Quais são as aplicações do deep learning?

Explicamos que o deep learning pode ser utilizado em praticamente todos os setores e para as mais diversas aplicações. Inclusive, ele já vem sendo utilizado e faz parte do dia a dia das pessoas e das empresas, muitas vezes sem que elas percebam que isso está acontecendo.

É possível utilizar, por exemplo, para a visão artificial, justamente o que permite fazer o reconhecimento facial que citamos. Além de reconhecer caracteres, imagens e objetos, trazendo a possibilidade de aplicação no controle de qualidade na indústria 4.0.

Também podemos aplicar deep learning na realização de análises preditivas, a fim de fazer previsões com maior precisão, direcionando de maneira eficiente decisões e investimentos dentro das empresas.

É aplicável no atendimento ao cliente, já que os chatbots podem ser programados com esse tipo de inteligência artificial. Está presente em assistentes virtuais, que respondem aos comandos de voz.

Na saúde, o deep learning é utilizado para obter diagnósticos, por exemplo. Mas existem ainda outras aplicações, como:

• robótica;
• sugestão de conteúdo de entretenimento;
• personalização de notícias e publicidades;
• composição de músicas;
• reconhecimento de padrões de comportamento do cliente;
• identificação prévia de sinais de falhas em sistemas ou processos;
• identificação de padrões de fraude.

O deep learning tem o potencial de auxiliar as empresas na otimização das suas estratégias. É possível identificar tendências e desenvolver diferenciais com a aplicação dessa tecnologia, promovendo uma evolução no atendimento e alcançando mais eficiência na tomada de decisão.

Afinal, com o deep learning é possível analisar uma grande quantidade de dados e ter uma alta confiabilidade nos resultados entregues pela máquina. Portanto, você pode ter muito mais sucesso com os direcionamentos feitos, minimizando riscos e melhorando resultados.

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