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Deep Learning: Conheça o conceito e suas aplicações

Equipe TOTVS | INOVAÇÕES | 23 janeiro, 2020

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 mostra um caminho para o futuro das nossas interações com máquinas e serviços.

Com a popularização do conceito de Inteligência Artificial, alguns termos passaram a ser mais conhecidos do público geral, provocando perguntas como: o que é Machine Learning e Deep Learning? Para saber mais sobre esses conceitos e como eles se aplicam na sociedade, acompanhe este artigo!

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 Inteligência Artificial. Vamos lá!

O que é Machine Learning e como esse conceito se associa à Inteligência Artificial?

A Inteligência Artificial busca desenvolver máquinas e sistemas que desempenhem atividades que apenas humanos conseguiam realizar — ou, pelo menos, chegar perto disso. O conceito surgiu nos anos 50 e reuniu especialistas de diversas áreas até chegarmos no contexto atual.

A base de dados de uma IA (sigla para Inteligência Artificial) precisa ser grande, além de ser alimentada de forma ininterrupta para que ela consiga se desenvolver. E o Machine Learning parte desse princípio.

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, seguindo, portanto, uma lógica de instruções.

Como eles se integram?

Se Deep Learning e Machine Learning são conceitos que fazem parte da Inteligência Artificial, como eles se integram? Na prática, o primeiro é uma evolução do Machine Learning, já que ele é baseado em redes neurais, enquanto o ML é linear.

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.

O Deep Learning traz dados capazes de aprimorar as funções da Machine Learning, reconhecendo e processando insights que fazem com que as tecnologias sigam evoluindo.

Aplicações

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. Vamos a elas!

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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

Conte com soluções que usam Inteligência Artificial

Neste texto, você entendeu como funciona a Inteligência Artificial e o que é Deep Learning e Machine Learning, compreendendo também alguns usos dessas tecnologias no nosso cotidiano.

Oferecer inovações para o mercado é uma das prioridades da TOTVS! Por isso, na hora de estruturar seus processos com um sistema de gestão atualizado e 100% nacional, conte com nossos serviços.

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