Chat GPT, imagens geradas por IA e a Alexa são alguns dos exemplos em alta quando pensamos em inteligência artificial e machine learning nos dias atuais. Mas existe um grande nome nesse universo que não está tão em evidência como os outros: o deep learning.
Como o nome sugere, ele tem uma forte relação com os outros dois conceitos. É como se eles fossem uma tríade que mimetiza a inteligência humana em busca de tornar as atividades mais simples, seja no cotidiano ou no ambiente profissional.
Mas o que significa, especificamente, o deep learning? Nos próximos tópicos, você vai descobrir. E não só isso. Vamos também falar sobre sua importância e apresentar 9 exemplos de uso dessa tecnologia. Tenha uma ótima leitura!
O que é deep learning?
O conceito de deep learning (DL) envolve uma subárea do machine learning, que faz parte da IA, que consiste em simular a rede neural de um cérebro humano.
Ou seja, estamos falando de uma tecnologia que busca simular de maneira computacional o cérebro humano como uma máquina de aprendizado.
Ao traduzir para português, podemos entender como a aprendizagem profunda. E é essa a ideia: que ele funcione o mais próximo possível de um conhecimento orgânico.
Sendo assim, seu papel é fazer com que o computador aprenda por si mesmo e, ainda, consiga executar tarefas semelhantes às dos seres humanos.
Como esse aprendizado funciona?
Toda a base do aprendizado profundo se baseia nas redes neurais artificiais. Elas têm sido trabalhadas e aperfeiçoadas desde os anos 50 e ganham cada vez mais espaço pelo seu potencial.
Através de algoritmos profundos e camadas de processamento, cada informação que entra é usada para treinar o computador no reconhecimento de padrões. Vale lembrar que a quantidade de dados é gigantesca, certo?
As redes neurais se estruturam por camada: de entrada, escondida e de saída. Naturalmente, qualquer informação vai entrar pela primeira vez. Isso vai fazer com que uma série de neurônios artificiais sejam ativados de acordo com o tipo de dado.
Por exemplo, digamos que o objetivo é reconhecer uma linha de uma letra. Esse processo começa na entrada e segue para as camadas escondidas (podem ser bem mais que uma).
Nesse momento, as combinações de linhas vão ser processadas até que se consiga descobrir qual é a letra. Na de saída, será determinado se é A, B, C ou qualquer outra letra do alfabeto.
Com o passar do tempo e a entrada de mais dados, vai se tornar mais fácil fazer com que os sistemas de deep learning consigam identificar traços diferentes para uma mesma letra em maior grau de acerto, considerando que cada pessoa escreve de um jeito.
Qual é a diferença entre deep learning e machine learning?
Pelo denominador comum — learning — dá para entender que as duas tecnologias dizem respeito ao aprendizado. No entanto, o que difere uma da outra é seu aprofundamento.
Ambas usam redes neurais, no entanto, enquanto o machine fica em torno de três camadas, o deep consegue ir além de 30 camadas. Sendo assim, uma diferença entre essas redes está na quantidade de neurônios e de conexões.
Os algoritmos de machine learning (ML) fazem uso de dados estruturados e rotulados para prever informações. Em outras palavras, os recursos usados se estabelecem de acordo com o modelo dos dados de entrada.
Já no caso da aprendizagem profunda, esse pré processamento de dados de maneira sistemática não existe. E é aqui que entra a grande diferença dos dois conceitos: o DL é o único capaz de processar dados não estruturados — como texto, imagens e vídeos.
Logo, os recursos podem ser extraídos de forma automatizada, sem a necessidade de interferência humana. Enquanto o ML depende da supervisão humana, o DP usa os algoritmos para processar todo e qualquer dado.
Para trazer isso, na prática, vamos mostrar um exemplo de um dado estruturado como a imagem: imagine que exista um conjunto de fotos de plantas e é preciso distingui-las.
No caso do ML, a definição dos recursos vai depender da participação de um especialista humano.
Já os algoritmos de aprendizado profundo vão fazer uso das características importantes que diferenciam cada espécie (tamanho, fruta, flor, entre outros).
Para resumir, então, podemos perceber que a precisão e independência acaba sendo o grande fator diferencial do deep learning em relação ao machine. Afinal, o algoritmo de aprendizado é capaz de se ajustar na hora de fazer previsões, por exemplo.
Quais são as aplicações do deep learning? Veja 9 exemplos
Chegamos agora em um momento importante do texto: ver como o deep learning tem sido usado na prática. Quais são os grandes exemplos de aproveitamento? Conheça os 8 principais:
- Assistentes virtuais;
- Chatbots;
- Reconhecimento facial;
- Reconhecimento de fala;
- Soluções de recomendação;
- Diagnósticos preditivos;
- Carros autônomos;
- Previsões financeiras;
- Fake news e noticiabilidade.
A seguir, vamos apresentar um pouco sobre cada uma dessas aplicações do deep learning. Continue lendo!
Assistentes virtuais
As assistentes virtuais são um grande exemplo de deep learning, principalmente em relação à capacidade de processamento de linguagem natural (NLP).
Esta tecnologia é baseada justamente nos algoritmos de aprendizagem profunda, que são responsáveis por compreender a linguagem natural do utilizador — neste caso, a linguagem humana — e gerar uma resposta.
No geral, elas são usadas para tirar dúvidas e programar tarefas de quem a usa. Siri, Cortana e Alexa são as assistentes mais conhecidas.
Como o aprendizado se trata de uma tarefa contínua, quanto mais dados são fornecidos, mais adequada a linguagem se torna, além de se habituar ao usuário.
Chatbots
Os chatbots são muito usados na internet, principalmente em sites de lojas ou governamentais. Eles servem para ajudar no serviço ao cliente, seja para tirar dúvidas ou para vender produtos.
Ao utilizar técnicas de aprendizagem profunda, mais uma vez, é possível criar algoritmos que compreendam a língua do usuário e forneçam respostas automatizadas.
Muitas empresas fazem uso de chatbots, desde a Neoenergia (grupo privado do setor elétrico) até o Itaú.
Reconhecimento facial
O reconhecimento facial é uma tecnologia utilizada para autenticação. Muitas vezes serve para identificação de identidade ou concessão de acesso a dispositivos.
Por meio de algoritmos de aprendizagem profunda, o computador é capaz de reconhecer rostos humanos, mesmo à distância ou em ângulos diferentes.
Esta tecnologia já está a ser utilizada em muitos dispositivos, principalmente smartphones e aplicativos dentro deles.
Esta forma de identificação utiliza tecnologia de ponta para comparar características faciais com as armazenadas dentro de uma base de dados.
Reconhecimento de voz
O reconhecimento da fala é uma aplicação que permite ao utilizador interagir com um dispositivo ou computador utilizando apenas comandos de voz.
Aqui, são aplicados algoritmos de aprendizagem profunda a fim de compreender a língua falada e gerar ações apropriadas, bem como reconhecer padrões acústicos.
Esse acaba sendo uma tecnologia que os sistemas operacionais usam para servir de apoio também às assistentes virtuais. Outro uso interessante é a transcrição de fala para texto ou mesmo a tradução de idioma.
Soluções de recomendação
As soluções de recomendação também são famosas no IA e dentro do deep learning também é possível. O DL ajuda fortemente programas de entretenimento e redes sociais nisso.
A ideia é, além de entender entender o comportamento dos clientes e quais são os gostos pessoais dos usuários, identificar padrões para a identificação de perfis semelhantes.
Vale dizer que esse estudo sobre os dados do consumidor também vai colaborar para outras situações de previsões que podem ajudar sites e ecommerces.
Dados como navegação, histórico de busca e demografia vão ajudar nisso. Empresas como Netflix e HBO fazem isso, na mesma medida que o Instagram e o TikTok.
Diagnósticos preditivos
Na medicina, o DL também pode ter várias aplicações. Isso acontece principalmente pela capacidade preditiva dessa tecnologia.
A deep learning pode ser usada para prever a probabilidade de um paciente desenvolver uma doença, graças à análise dos dados genéticos e histórico clínico.
Dá para identificar a chance de ter problemas como câncer de mama, doença de Alzheimer, diagnóstico cardiovascular, câncer de pele ou até derrame cerebral.
Essa previsão é feita com base na modelagem de dados provenientes de exames e outras informações a fim de criar um diagnóstico o mais rápido possível.
Carros autônomos
O deep learning é responsável pela identificação de objetos em tempo real, fazendo com que a inteligência esteja automaticamente preparada para reagir a possíveis situações perigosas.
Através do DL, os carros autônomos conseguem fazer leitura de placas, identificar semáforos e entender sinais de trânsito.
O Computador Neural Diferenciável (DNC) é o mecanismo por trás disso. Ao ser apresentado mapas, linhas e paradas de ônibus, o carro inteligente consegue achar rotas menores para chegar onde se quer.
Esse tipo de tecnologia vai revolucionar a forma como as pessoas se locomovem e terá um grande impacto no setor automobilístico.
Previsões financeiras
Ainda apresentando as aplicações em nichos específicos, não poderíamos deixar de falar também sobre a previsibilidade financeira que essa tecnologia oferece.
As redes neurais de aprendizado profundo podem ser aproveitadas para prever valores de ativos e criar estratégias lucrativas.
Além disso, esse tipo de inteligência artificial também consegue identificar e prevenir fraudes e qualquer tipo de ameaça à segurança. Essa aplicação é fundamental dentro do contexto elevado de golpes e ataques cibernéticos.
Alguns dos usos atuais desse deep learning para análise de mercado são prever o desempenho dos ativos como fundos e ações, criar modelos preditivos e gerar insights mais precisos para a análise técnica.
Fake news e noticiabilidade
Para finalizar, também precisamos falar sobre a identificação de fake news que o deep learning é capaz de fazer.
Conhecidas também como notícias falsas, as fake news são matérias atreladas a veículos de informações manipuladas que se espalham pela internet com o objetivo de prejudicar algo ou alguém.
A aprendizagem profunda consegue justamente detectar notícias falsas e, principalmente, informar a existência delas ao usuário.
Paralelamente a isso, a tecnologia também consegue fazer uma curadoria de notícias de acordo com o perfil de cada usuário, facilitando a tarefa de se informar pelo meio digital.
Por que o deep learning é importante para as empresas?
O deep learning é uma ferramenta importante para as empresas, pois permite que elas consigam ter um maior nível de personalização e oferecer serviços mais inteligentes aos seus clientes.
Essa tecnologia faz parte das assistentes virtuais na mesma medida que consegue criar diagnósticos mais seguros. Com o DL, portanto, é possível melhorar a capacidade de reconhecer, detectar e prever ações por meio de dados.
Todas as áreas podem ganhar com isso, como segurança de dados, marketing digital, recursos humanos, fintechs, entre outros.
Principais benefícios do deep learning
Além da importância, vamos entender quais são os benefícios do deep learning? Aqui, de forma sucinta, elencamos os principais:
- Maior nível de automação das atividades;
- Utilização de dados complexos e diversificados;
- Criação de modelos preditivos com maior precisão;
- Redução da margem de erros na tomada de decisão;
- Aumento da velocidade de processamento de dados.
Conclusão
O deep learning tem um grande papel na melhoria de processos e atividades humanas. A diferença para o ML é que ele possui um maior nível de aprofundamento, justamente pelas redes neurais artificiais.
Como trabalha de forma a reproduzir o funcionamento do cérebro humano, ele é capaz de ir além do machine learning, o que abre ainda mais oportunidades de avanços na ciência e nos negócios.
É justamente por isso que as empresas precisam acompanhar o deep learning, entender como ele funciona e principalmente como podem aproveitar essa tecnologia dentro das suas realidades.
