Blog da Five Acts

22 de Novembro de 2021

Deep Learning

Você já parou para pensar em como nosso cérebro funciona e quais processos estão envolvidos para que ele aprenda, planeje e execute ações, reconheça o rosto das pessoas e suas vozes? Estou te perguntando isso porque isso está relacionado com o tema deste artigo: deep learning. Não entendeu? Bem, relaxa que eu te explico.

No nosso cérebro, a todo momento realizamos atividades complexas a partir do trabalho de redes neurais biológicas, através das quais aprendemos, analisamos e executamos diversas ações.

E foi esse emaranhado de informações e dados em nossa cabeça que inspiraram cientistas a criar as redes neurais artificiais, que permitem os computadores aprenderem e auxiliarem os seres humanos a realizar diversas atividades. 

E foi a partir dessa metáfora que surgiu o Deep learning, também chamado de aprendizado profundo, um campo emergente dentro da Inteligência Artificial e uma subcategoria de  machine learning, que é o aprendizado de máquina. 

Seu objetivo é treinar computadores para que aprendam através do reconhecimento de padrões em várias camadas de processamento e, a partir disso, realizem tarefas comuns aos seres humanos, como identificar imagens, fazer análises e previsões e reconhecer falas. 

Quer saber mais? Ficou interessado? Então confira como o deep learning e esse emaranhado de dados pode otimizar os processos de TI aí na sua empresa. Vamos lá!

Qual é a importância do Deep Learning?

Bem, o Deep Learning é um dos principais responsáveis pelos grandes avanços dos últimos anos em processos como percepção do objeto, reconhecimento de pesquisa de voz e tradução automática. Além disso, ele é utilizado dentro do conceito de aprendizado de máquina e é por meio dele que muitas aplicações são possíveis dentro das organizações.

Quer um exemplo? Bem, por meio dele é possível analisar estrategicamente o comportamento de clientes e consumidores durante a navegação no site.

Dessa forma, é possível fazer a análise de sentimentos ou informações em textos postados, principalmente em redes sociais, detectar fraudes, invasões a redes e prever falhas em equipamentos.

Além disso, pode ajudar a melhorar as ofertas em e-commerce, precificação de produtos e serviços. Tudo com base no comportamento do usuário dentro do site.

Em serviços de busca online, como Google, por exemplo, os resultados podem ser ainda melhores e a experiência dos usuários mais satisfatória. Você já teve aquela sensação de que o Google sabe o que você pensa? Pois é, isso não é Black Mirror, é deep learning.

Por isso, profissionais de TI estão trabalhando para entender cada dia mais sobre Big Data. Para isso, precisam se aprofundar nos conhecimentos e aplicações do Deep Learning e nos avanços da computação e de redes neurais que permitem que máquinas aprendam padrões complexos em quantidades gigantescas de dados.

Deep Learning x Machine Learning

Para você compreender a diferença entre eles,  temos que ir primeiro com um conceito mais amplo para um mais restrito porque há uma evolução de um para o outro. Já te explico.

A base para ambas é a inteligência artificial. Um ramo da computação que estuda formas de simular a capacidade humana de análise e raciocínio.

Dessa forma, o machine learning surge então da IA e se desenvolve nela. Para isso, são utilizados algoritmos que permitem que as máquinas organizem dados, identifiquem e analisem padrões e aprendam com eles. 

Assim, a partir do machine learning, surge o Deep Learning que, como o próprio nome já diz, entra em um nível ainda mais profundo de aprendizado. Nesse caso, os algoritmos são de alto nível, uma variedade e um número muito maior de camadas de processamento.

Como o deep learning funciona na prática?

Chega de teoria, vamos então para a prática! Bem, o deep learning funciona com as variações de todos os inputs oferecidos às máquinas. Ou seja, funciona de maneira  muito parecida com o processo de raciocínio humano e dos modelos criados.

Só que, nesse caso, acontece como no método científico, na qual observamos padrões e criamos modelos novos, baseados em práticas que aconteceram. Em seguida surgem desvios, novas pesquisas que encontram novos padrões e assim sucessivamente. Torna-se assim, um aprendizado contínuo com respostas cada vez melhores. 

E é por isso que com o deep learning as máquinas passam a agir de forma quase humana. Afinal, simulam a rede neural do cérebro humano.

Para isso, os dados são submetidos a muitas camadas de processamento não lineares, ou seja, exatamente como ocorre em uma rede de neurônios biológica. Isso permite que as máquinas realizem tarefas cada vez mais complexas. 

A grande diferença e vantagem dele em relação ao método tradicional, está no fato de que ao invés de dizermos ao computador como ele solucionará um problema, oferecendo a ele dados para desenvolver recursos que criam novas variáveis, definir um modelo analítico e  prever parâmetros,  nós passamos a treiná-lo para que ele resolva tudo sozinho. 

Mas e como o Deep Learning pode otimizar os processos de TI de uma empresa?

Com uma gigantesca capacidade de analisar grandes volumes de informações, o deep learning tornou-se um dos maiores aliados dos setores de TI.

Está duvidando? Bem, confira então como o conjunto de algoritmos tem apoiado os times de tecnologia em diferentes situações:

  • Tomada de decisão: é possível otimizar as operações internas e informações importantes para outras áreas da empresa, como vendas e marketing. Isso apoia a geração de dados que ajudam os gestores a alcançarem uma visão mais análitica e estratégica;
  • Automatização: muitas das atividades rotineiras passam a ser realizadas sem intervenção humana e de forma automática e rápida. O resultado? Mais eficiência, agilidade e precisão em tarefas de pequeno, médio ou grande complexidade.
  • Aumento de produtividade: além de melhores resultados para o time, o gestor de TI pode negociar melhores prazos e condições com clientes, com base em informações muito mais precisas.
  • Aumento da efetividade: equipes podem trabalhar mais focadas nas questões analíticas e estratégicas, aumentando o nível de criatividade e produtividade individual e do setor. Afinal, muitas tarefas manuais e que consomem tempo útil passaram a ser executadas pelas ferramentas. 

Como o deep learning está sendo usado?

O deep learning já é usado, e em grande escala, por várias empresas no mundo. Alguns dos mais conhecidos são: 

#1 Já conversou com a Siri

A Siri é um dos exemplos de uso de deep learning para reconhecimento de padrões de fala e voz. Há muitos outros exemplos, como Xbox, Skype e Google Now.

#2 Qual filme você vai ver hoje?

Plataformas como a Amazon e a Netflix usam os sistemas de recomendação, um modelo de web personalization, para analisar seu comportamento e indicar algo que você possa estar interessado em ver ou comprar.  

#3 Reclamações e comentários escondem grandes oportunidades

Além disso, o deep learning têm sido usado no processamento de linguagem natural para analisar e processar textos e descobrir padrões, por exemplo, em reclamações de clientes, comentários diversos ou relatórios médicos. 

Isso gera novas oportunidades de negócios e a possibilidades de soluções alternativas, personalizadas e mais econômicas para o cliente e para o negócio.

#4 Ficou mais fácil desvendar um crime

Imagine a cena de um crime ou acidente e que centenas ou milhares de pessoas que estavam no local enviem fotos para os investigadores.

O reconhecimento de imagem  pode ajudar a identificar rapidamente atividades ilegais ou criminosas no meio de tudo isso. 

Você precisa otimizar os processos de TI de sua empresa.

O uso da IA vem crescendo cada vez mais e várias empresas têm investido pesado em deep learning. Além de negócios de streaming como Amazon, Netflix e Spotify, outras gigantes, como Facebook, Google, IBM e Netshoes, têm utilizado essa tecnologia para melhorar a execução de suas aplicações de inteligência artificial.

Isso mostra a necessidade e importância de investir em deep learning para otimizar os processos de TI e obter os melhores resultados para seu negócio. Para saber mais, baixe nosso infográfico com 17 estatísticas reveladoras sobre o futuro do Big Data e informe-se! 

Se quer mais informações, entre em contato com um de nossos consultores.

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