O que é Deep Learning? 

Traduzindo para o português seria “aprendizagem profunda”. O Deep learning é uma vertente do Machine Learning, ou seja, uma forma de ensinar as máquinas a entenderem os dados de forma mais fácil.

Se você já ouviu falar em redes neurais, deve saber que esse tipo de aprendizado de máquina foi utilizado em carros autônomos e, de forma bastante significativa, melhorou as buscas na web.  

Atualmente o Deep Learning está se tornando um tema emergente dentro do campo da Inteligência Artificial como uma subcategoria do aprendizado de máquina via redes neurais, tornando-se uma das melhores formas de aprendizado para máquinas. 

Podemos ainda exemplificar outros lugares que o deep learning atua, por exemplo, no Google Translate (Google Tradutor) e a Cortana (assistente personalizado da Microsoft). De forma geral, com enorme quantidade de poder computacional, as máquinas podem agora reconhecer objetos e traduzir voz em tempo real. O Deep Learning, portanto, torna a Inteligência Artificial de fato inteligente e aplicável.

Deep Learning na prática

Na prática, o Deep Learning faz o “treinamento” de um modelo computacional para que ele possa decifrar a linguagem natural. O modelo relaciona termos e palavras para inferir significado, uma vez que é alimentado com grandes quantidades de dados.

De forma geral, as máquinas já são previamente “ensinadas” a ler os documentos e podem responder a questões colocadas sobre o seu conteúdo, mas as suas bases de conhecimento normalmente estão limitadas pelo tamanho dos arquivos. Como a quantidade de algoritmos on-line não para de crescer, a abordagem Deep Learning vem para fazer com que os sistemas possam fazer uso de um maior número de linguagem natural, concedendo-lhe uma compreensão mais profunda de temas universais.

Os algoritmos do tipo Deep Learning têm uma abordagem inovadora, pois dispensam grande parte deste pré-processamento e geram automaticamente propriedades invariantes em suas camadas hierárquicas de representação.

Algumas das principais aplicações de Deep Learning utilizadas atualmente são:

• Compreensão do comportamento do cliente, realizado por sites de e-commerce robustos (Amazon e eBay). Durante todo o tempo no site, os dados do consumidor são coletados. Quanto maior a experiência no local, maiores serão as chances de efetivar a compra. Assim, o site é otimizado a cada acesso por meio dos dados gerados, para que a experiência daquele cliente seja mais envolvente;

• Reconhecimento facial. Essa aplicação já é utilizada em sites de redes sociais, como o Facebook, para identificar quais são os potenciais usuários a serem marcados em uma determinada foto. Porém, atualmente, tem sido bastante utilizada para os sistemas de segurança. No carnaval de 2019, inclusive, o sistema auxiliou a Polícia Militar da Bahia a prender um homem foragido, reconhecido por meio desse tipo de sistema;

• Suporte técnico personalizado, de forma que não é necessário, em muitos casos, atendentes humanos para prestar o serviço de assistência remota a um cliente. Alguns exemplos são a Clara, o Howdy e o GridSpace Sift;

• Classificação de doenças. Por exemplo, há hoje tecnologias que auxiliam oftalmologistas em exames médicos para identificar, por exemplo, retinas afetadas pela diabetes, por meio da análise de imagens;

• Redução no erro do diagnóstico de câncer, auxiliando na identificação de células cancerígenas por meio das imagens dos linfonodos;

• Carros autônomos. Por meio de um Computador Neural Diferenciável (DNC), ao ser apresentado a mapas, linhas e paradas, o carro consegue se conduzir para uma rota mais curta, facilitando as viagens.

De forma resumida, temos, do conceito mais amplo para o mais restrito, a seguinte ordem:

• Inteligência Artificial;
• Machine Learning;
• Deep Learning.

A importância dos profissionais de desenvolvimento, entre outros, conhecerem melhor o Deep Learning

Nas últimas décadas, o Deep Learning ajudou a forjar avanços em áreas muito diversas, como a percepção do objeto, a tradução automática e o reconhecimento de todos os tópicos de pesquisa de voz, que tem sido, por muito tempo, difícil para os pesquisadores de Inteligência Artificial. A importância do Deep Learning é tamanha que o Google, por exemplo, disponibilizou um curso gratuito sobre o assunto para qualquer internauta interessado.

A importância de entender de Deep Learning se dá pelo imenso crescimento que essa abordagem tem experimentado nos últimos anos. Em geral, ela já está sendo utilizada dentro do conceito de aprendizado de máquina para as seguintes finalidades:

• melhorar a 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 (redes sociais, sobretudo);
• melhorar as ofertas em e-commerces por meio de análise da navegação do cliente conectado;
• prever falhas em equipamentos diversos;
• melhorar a precificação por meio da análise do comportamento do consumidor nas lojas virtuais;
• detectar fraudes;
• detectar invasões de rede (inclusive aquelas orquestradas em massa);
• reconhecer padrões e imagens;
• filtrar spams nos e-mails.

O Deep Learning otimizando os processos de TI

O Deep Learning pode ser um grande aliado que irá atuar de forma essencial para potencializar as inovações no setor de TI de sua empresa, já que, pela sua capacidade de resolver o entendimento de dados, consegue-se analisar um grande volume de informações que chegam até o sistema, facilitando o entendimento sobre suas soluções atuais e encontrando possíveis gargalos, de forma a criar soluções para resolvê-los.

É possível automatizar atividades que são rotineiras e mecânicas dentro do setor de TI, de forma que possam ser executados sem a necessidade de intervenção humana no processo. Ganha-se assim em eficiência, agilidade e precisão nesses processos. Os profissionais que seriam responsáveis por essas tarefas podem ter seus esforços direcionados para questões mais analíticas, o que permitiria aumentar o grau de criatividade no desenvolvimento e, também, melhorar as partes analíticas dos processos de desenvolvimento, criação e testes.

Outro ponto interessante de ser comentado é que esse processo também auxilia na tomada de decisões dentro do setor de TI. Por meio de uma gestão orientada a dados, com os insights oferecidos pelo Deep Learning, os indicadores e relatórios apresentam uma maior precisão, permitindo otimizar as operações internas e, até mesmo, operações externas, oferecendo subsídios para outras áreas da empresa como, por exemplo, marketing e vendas.

O resultado de todos os pontos anteriores, junto com uma otimização da infraestrutura de TI, são operações realizadas de forma mais analítica automatizadas pelos algoritmos. Com isso, há uma maior produtividade dos especialistas, seja de forma individual, seja da equipe como um todo. Com melhores resultados, o gestor de TI consegue ter um maior embasamento para negociar prazos e condições com clientes, empreendedores e gestores da empresa, o que também auxilia o setor como um todo.

O Facebook está lançando, de forma gratuita, os desenhos de um novo servidor com a intenção de melhor executar suas aplicações de inteligência artificial; a IBM abriu seu código de aprendizagem de máquina, o SystemML. Esses são alguns dos exemplos de grandes empresas de software que estão investindo fortemente na construção de capacidades de aprendizagem profunda e incorporando-as em muitos dos seus produtos. Dessa forma, fica fácil entender o porquê do Deep Learning ser necessário para a expansão do seu negócio. 

Nós, aqui da Pasquali Solution, fazemos questão de trazer as melhores notícias do mundo dos negócios para você que almeja ficar por dentro de todos os detalhes de inovação desse setor. 

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