O que é deep learning e quais são suas aplicações nos negócios

Deep Learning é uma das tecnologias de inteligência artificial que tem mudado o mercado e a forma como as máquinas atuam. 

Por meio dessa inovação, tivemos avanços sobre muitas aplicações no nosso cotidiano, que mostram um caminho para o futuro das nossas interações com máquinas e serviços.

Com a evolução da inteligência artificial no ambiente corporativo, conceitos como esse e deep e machine learning passaram a ocupar um papel estratégico na transformação digital das empresas. 

Isso porque essas tecnologias têm um grande potencial de impulsionar automação, análise avançada de dados, personalização de processos e decisões mais inteligentes. 

Todos esses fatores são essenciais para manter a vantagem competitiva do seu negócio no contexto atual.

Por isso, vamos ajudar você a aprofundar o conhecimento sobre os conceitos ao longo deste conteúdo. Continue a leitura para entender o que são essas tecnologias e quais são suas principais aplicações no contexto empresarial. 

O que é deep learning?

O conceito deep learning baseia-se em uma tecnologia chamada redes neurais, que tenta imitar o comportamento do cérebro humano para compreender as informações que o sistema capta, gerando resultados dinâmicos com esses dados.

As redes neurais são camadas em cadeia que atuam de forma hierárquica no processamento de informações, o que permite uma análise maior e mais complexa sobre cada dado.

Assim, as redes se assemelham ao funcionamento dos neurônios do cérebro humano, indo de uma camada de entrada até uma de saída, conduzindo a informação. 

Para que um dado vá de uma camada para outra, são usados valores limítrofes definidos conforme a programação utilizada naquela rede.

Dessa forma, é possível entender informações como imagens, sons e dados de comportamento sem interferência humana e de modo muito rápido e eficiente. 

Mas, para que você entenda a definição de deep learning e como ele atua, é necessário saber o que é machine learning e como esses conceitos se conectam à inteligência artificial. Vamos lá!

Machine learning e deep learning: diferenças e relação entre os conceitos 

Machine learning e deep learning são tecnologias que fazem parte do universo da inteligência artificial. Eles permitem que sistemas aprendam a partir de dados para executar tarefas de forma autônoma. 

Os dois conceitos têm relação direta, mas apresentam diferenças importantes em estrutura, complexidade e capacidade de processamento. 

O machine learning é, em tradução livre, o aprendizado das máquinas. Ele usa algoritmos para reunir e organizar dados, detectando diversos padrões e gerando soluções inteligentes para a área em que ele foi programado.

Por ser linear, as máquinas aprendem a partir de dados sem programação, mas não têm a capacidade de assimilação que o deep learning oferece, já que ele reconhece e executa várias tarefas de forma simultânea, a partir dos dados que capta.

Ou seja, o deep learning é uma evolução desse modelo.

Ele utiliza redes neurais artificiais com múltiplas camadas para processar informações de forma mais sofisticada, permitindo que a própria tecnologia identifique padrões complexos em dados não estruturados, como imagens, vídeos, áudios e linguagem natural. Por isso, ele se destaca em cenários complexos que demandam alto poder computacional e aprendizagem em larga escala.

Vale assistir o episódio especial do TOTVS Geek para entender mais sobre o machine learning:

Quais as principais aplicações do deep learning?

Atualmente, as aplicações do deep learning estão mais perto de você do que imagina. Existem diversas inovações que usam a tecnologia para criar soluções usadas no nosso cotidiano. 

Não por acaso, dados da Grand Review Research mostram que o mercado global da tecnologia foi estimado em US$ 96,8 bilhões em 2024 e a expectativa é que ultrapasse US$ 526 bilhões até 2030, impulsionado pela adoção em diferentes setores. 

De sistemas que automatizam decisões em tempo real a soluções capazes de interpretar linguagem natural, as aplicações viabilizam ganhos de eficiência, personalização e escala.

Vamos conferir algumas das principais a seguir. 

1. Processamento de linguagem natural

O reconhecimento de fala, muito usado por navegadores e assistentes pessoais, é uma tecnologia adquirida pelo modelo. 

Podemos observar um crescimento contínuo da tecnologia nos últimos anos, sendo aplicado em outros setores e com usos distintos, desde os chatbots até a análise automatizada de documentos.

2. Diagnóstico por imagens

A área da saúde foi muito beneficiada pelo diagnóstico por imagens, em que doenças são identificadas de maneira muito mais rápida e eficiente, usando a comparação de imagens em um banco de dados atualizado constantemente.

Com o apoio de redes neurais treinadas em grandes bases de exames, é possível identificar padrões associados a doenças com mais rapidez e precisão, além de ampliar a capacidade preditiva em contextos clínicos. 

3. Detecção de fraudes

A padronização de informações e dados promove uma maior segurança, o que diminui a possibilidade de fraudes em empresas que usam os algoritmos em seus processos. 

Dessa forma, ao identificar fraudadores, seus padrões e golpes também são assimilados pela tecnologia, que atua de forma preventiva.

Essa é uma aplicação especialmente relevante para bancos, fintechs, varejo digital e empresas com operações de alto volume transacional. 

4. Análise de sentimento

Muitas marcas e instituições privadas que vendem espaços publicitários usam o aprendizado de máquina para identificar o que os usuários sentem ao ver tais conteúdos, conseguindo detectar o que realmente funciona de acordo com sua estratégia.

Com isso, é possível ajustar estratégias com base em dados concretos e aprimorar a experiência do cliente. 

5. Sistemas de recomendação

Muito usados no mercado publicitário e também em aplicativos de entrega, por exemplo, os sistemas de recomendação evoluíram graças ao deep learning. 

A intenção é captar os gostos de cada usuário de acordo com suas pesquisas, compras e cliques, indicando os produtos ideais para cada um.

6. Visão computacional

Carros autônomos, cada vez mais comuns no exterior, usam a visão computacional para identificar objetos e cenários em tempo real, processando todas as informações vistas de maneira inteligente e rápida.

Essa habilidade também é aplicada na saúde, em tomografias, ressonâncias e outros exames. O setor militar também faz uso da visão computacional em sistemas antimísseis, por exemplo.

7. Previsão de falhas

Com o deep learning é possível antever falhas em diversos equipamentos, com testes virtuais e, também, baseando-se nas experiências de usuários, trazendo um avanço na identificação desses defeitos.

Esse recurso é um grande aliado da manutenção preditiva na indústria, gerando benefícios como a redução de paradas não planejadas e o aumento da vida útil de ativos críticos. 

Os avanços também ocorrem na cibersegurança, em softwares como filtragem de spams, invasões de rede e outros problemas digitais que possam ocorrer.

Como as soluções de inteligência artificial da TOTVS impulsionam os negócios? 

Transformar dados em decisões mais rápidas e estratégicas é um dos principais diferenciais competitivos do mercado atual. 

Por isso, a TOTVS foca em soluções que atendem essas necessidades, trazendo a IA de forma estratégica para o dia a dia do seu negócio.

Com soluções desenvolvidas para a realidade do mercado brasileiro, a TOTVS integra recursos avançados de IA aos seus sistemas para potencializar a eficiência operacional, acelerar a transformação digital e apoiar a jornada de crescimento da sua empresa. 

A abordagem foca na combinação mais valiosa: IA + IH (inteligência artificial + inteligência humana), que juntas têm o potencial de aplicar a tecnologia de forma segura, estratégica e relevante.

Conheça as soluções de Inteligência Artificial da TOTVS e veja como impulsionar resultados com inovação!

Conclusão

Ao longo deste conteúdo, você entendeu o que é deep learning, como ele se relaciona com o machine learning e de que forma essas tecnologias já fazem parte do cotidiano de empresas e consumidores. 

Essas soluções não são meros conceitos técnicos, mas sim pilares importantes na jornada de transformação das organizações.

Com eles, a automação de processos, a análise de dados e a construção de estratégias tornam-se mais precisos.

Em um cenário marcado pela rápida evolução de soluções digitais e, principalmente, da IA, acompanhar suas aplicações e tendências se torna essencial para tomar decisões mais competitivas e preparar o negócio para o futuro. 

Para continuar se aprofundando no tema, confira também nosso conteúdo sobre tendências de inteligência artificial e descubra quais inovações devem impactar o mercado nos próximos anos. 

FAQ: perguntas frequentes sobre deep learning

Qual é a diferença entre deep learning e machine learning?

O machine learning utiliza algoritmos para aprender com dados e fazer previsões. Já o deep learning é uma evolução dessa tecnologia, baseada em redes neurais artificiais com múltiplas camadas, capaz de processar grandes volumes de dados e identificar padrões mais complexos.

O deep learning substitui o machine learning?

Não. O deep learning é um subconjunto do machine learning. Os dois coexistem e são aplicados conforme a complexidade do problema, o volume de dados disponível e a necessidade de processamento avançado.

Onde o deep learning é aplicado na prática?

O deep learning está presente em diversos setores e soluções, como assistentes virtuais, diagnósticos por imagem, sistemas antifraude, carros autônomos, reconhecimento facial, motores de recomendação e automação industrial, além de aplicações em saúde, varejo, finanças e segurança digital.

Como empresas podem usar deep learning nos negócios?

É possível aplicar a tecnologia para automatizar análises, prever falhas, personalizar experiências, detectar fraudes, otimizar processos operacionais e apoiar decisões estratégicas com base em dados analisados em tempo real.