Pode parecer distópico e futurista, mas o Deep Learning vem gerando grandes expectativas a respeito do futuro da humanidade. É sobre esta técnica que estamos falando quando nos imaginamos convivendo em meio a máquinas e aparelhos aptos a tomarem decisões por conta própria.
O Deep Learning permite que sistemas de Inteligência Artificial sejam capazes de executar tarefas mais complexas que os sistemas mais simples de IA.
Vejamos agora como este fenômeno funciona, acompanhe!
O que é Deep learning e como funciona?
O Deep Learning é uma sub-área da Inteligência Artificial e tem como principal premissa a configuração de sistemas de IA.
Seu objetivo é programar as máquinas para que as mesmas sejam capazes de simular o cérebro humano e sejam aptas a tomar decisões, executando de forma simplificada tarefas mais complexas, de maneira independente.
O Deep Learning, assim como o Machine Learning tem como principal premissa para o seu funcionamento a sistematização de dados e aprendizagem de máquina, com base em comandos e configurações prévias.
Para que serve o deep learning?
O Deep Learning é uma das técnicas mais complexas dentro do contexto de Inteligência Artificial e serve principalmente para dar autonomia às máquinas, em determinados processos.
A principal premissa do Deep Learning é a otimização de diversos procedimentos manuais nas áreas de segurança, atendimento, dados, dentre outros.
Dessa forma, a técnica é responsável por facilitar e agilizar alguns desses processos mais complexos de serem executados de maneira manual.
Deep Learning e Machine Learning, quais as diferenças entre essas técnicas?
Dentro do contexto de Inteligência Artificial, algumas técnicas podem ser confundidas como no caso do Machine Learning e do Deep Learning.
No entanto, ambas as técnicas funcionam de maneira complementar em um sistema de inteligência artificial, possuindo mais semelhanças que diferenças.
A principal diferença entre machine learning e o AI é a complexidade dos sistemas de inteligência artificial, com base em cada uma dessas técnicas.
Enquanto o machine learning é responsável pela configuração de um sistema de inteligência artificial – com base na sistematização de dados e algoritmos baseados no comportamento do usuário – o deep learning tem como principal técnica a criação de redes neurais para simulação do cérebro e do comportamento humano.
Isso ocorre para que as máquinas possam ser capazes de realizar tarefas mais complexas de maneira independente.
Dessa maneira, podemos definir um sistema de inteligência artificial desenvolvido através da técnica deep learning como muito mais complexo que um sistema desenvolvido através do machine learning.
Como a tecnologia deep learning vem sendo aplicada?
O Deep Learning já é uma realidade no mundo contemporâneo.
Essa tecnologia vem sendo aplicada de forma sutil em vários equipamentos eletrônicos e plataformas, que já fazem parte do nosso cotidiano e nos permitem realizar tarefas com maior eficiência e muito menos esforço.
Confira a seguir os principais exemplos de aplicação da técnica de inteligência artificial em processos corporativos e até mesmo no nosso dia a dia.
Comportamento do usuário em plataformas de e-commerce
O Deep Learning é bastante usado atualmente para desenvolvimento de técnicas capazes de obter ideias e insights acerca dos desejos do cliente. Assim, ocorre a sistematização algorítmica de seus dados e comportamentos enquanto consumidores da plataforma.
Um dos maiores exemplos está aplicado a plataformas de e-commerce, para otimização da experiência do cliente, pode ser observado em plataformas como Amazon e Ebay.
Plataformas de streaming como Netflix e Spotify também se utilizam dessa tecnologia para recomendação de conteúdo personalizado, com base no comportamento de cada um dos seus usuários.
Desta forma, eles conseguem garantir uma melhor experiência de consumo de conteúdo aos seus usuários.
Reconhecimento facial
O reconhecimento facial é uma habilidade conferida a um sistema de IA através da técnica Deep Learning e da visão computacional, uma sub-área desta técnica.
Através da visão computacional, o sistema de Inteligência Artificial permanece apto a identificar e reconhecer uma fisionomia humana, ampliando a aplicação de sistemas de reconhecimento facial em diversos contextos e esferas.
A técnica de reconhecimento facial pode ser encontrada em smartphones, o que garante a segurança de todos os dados do usuário. Também é utilizado em sistemas de câmeras de segurança instaladas em condomínios, aeroportos, dentre muitos outros lugares.
Reconhecimento de fala
O Reconhecimento de fala também é uma das capacidades atribuídas às máquinas, por meio da tecnologia Deep Learning.
A função é viabilizada através do processamento de linguagem natural, técnica bastante importante para o desenvolvimento de um sistema de inteligência artificial completo.
O processamento de linguagem natural utiliza a tecnologia Deep Learning para compreensão da linguagem humana por um sistema de inteligência artificial.
Isso o torna apto a assimilar e analisar a estrutura discursiva de uma sentença e, a partir disso, realizar diversas operações como por exemplo, traduções simultâneas, reconhecimento de fala e análises sintáticas.
Um dos maiores exemplos de aplicação do processamento de linguagem natural através do Deep Learning são as populares assistentes virtuais da Apple, a Siri, e da Amazon, a Alexa, responsáveis estas por executar diversas tarefas e funcionalidades através de comandos de voz.
Assistentes virtuais
As assistentes virtuais têm como principal objetivo melhorar a eficiência no trabalho de uma empresa.
Elas se organizam através da execução do suporte e atendimento a clientes, por meio da criação de uma Inteligência Artificial ao invés de contratar agentes de atendimento manuais.
Por meio da técnica de Deep Learning, diversos agentes podem ser construídos usando uma combinação de algoritmos de aprendizado profundo de máquina.
Assim, isso garante o suporte a usuários de diversos serviços por meio da IA e ainda minimiza os custos e a agilidade na execução dessas demandas.
Carros Autônomos
Uma das invenções e aplicações mais ousadas da tecnologia Deep Learning são os carros autônomos.
Ainda em fase de testes na cidade de São Francisco, ao norte do estado da Califórnia nos Estados Unidos, a tecnologia tem sido responsável pelo o início de uma grande revolução no futuro da mobilidade urbana.
Desenvolvida pela Google, uma vez apresentado a mapas, linhas geográficas e paradas, um carro autônomo tem a capacidade de cumprir com sua premissa sem a necessidade de um motorista.
Ou seja, os carros autônomos serão capazes de transportar pessoas e produtos de um lugar para o outro. Tudo isso de maneira independente e através do relacionamento e sistematização de dados para tomada de decisões, utilizando amplamente a lógica e sem supervisão humana.
Qual a importância do Deep Learning?
Tendo em vista todas as aplicações desta técnica no mundo contemporâneo, pode-se ter um grande panorama sobre a real importância do Deep Learning na entrega de agilidade, assertividade e otimização de processos manuais nas mais diversas áreas e segmentos.
Dessa forma, podemos considerar o Deep Learning como um grande catalisador tecnológico na geração de insights e oportunidades de negócios.
Quais as principais vantagens do deep learning?
As redes neurais implementadas em um sistema de Inteligência Artificial, por meio do Deep Learning, são capazes de substituir a operação humana em diversos processos manuais, além de garantir maior nível de assertividade em seus processos.
A técnica é responsável por proporcionar grandes insights e oportunidades de negócio, além de otimizar processos em diversas áreas e segmentos de mercado como no marketing, segurança, atendimento e experiência do cliente, logística e mobilidade, dentre outros.
Dentre as principais vantagens dessa implementação em determinados processos se encontram, sobretudo:
- Otimização no processamento e análise de Altos índices de dados;
- Assertividade em processos manuais por meio do reconhecimento de padrões;
- Compreensão do comportamento de usuários e personalização do atendimento e da experiência do cliente por meio de seus dados algoritmos;
- Otimização na segurança de dados;
- Previsão de falhas;
- Redução de custos.
Por que aprender sobre Deep Learning?
O desenvolvimento de inteligência artificial tem gerado expectativas promissoras. Aprender sobre Deep Learning durante esse aquecido período de desenvolvimento do mercado de TI poderá trazer grandes oportunidades de negócios para você.
A crescente demanda por soluções, baseadas no deep learning, traz consigo uma escassez de programadores especializados no desenvolvimento de redes neurais e aprendizado profundo de máquina.
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