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 da