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.
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