Sendo a base por trás de ferramentas como o Google Translate e a Cortana (assistente personalizada da Microsoft), o deep learning é uma tecnologia promissora utilizada para diversas finalidades e setores, como indústrias da saúde e sites de e-commerce.
Ele, como será esclarecido ao longo deste conteúdo, gera grandes melhorias e facilidades, seja na vida de pessoas, seja nos processos internos de uma empresa.
Graças ao deep learning, as máquinas atuais são capazes de realizar o reconhecimento de objetos e até traduzir a voz em tempo real. É ele que também possibilita a existência dos carros autônomos e uma incrível experiência das pessoas no uso de redes sociais.
Para esclarecer mais sobre o assunto, você irá conferir neste conteúdo:
- O que é deep learning?
- Qual a importância do deep learning?
- O que é machine learning?
- Qual a diferença entre deep learning e machine learning?
- Quais são as vantagens do machine learning e do deep learning para as empresas?
- Onde é aplicado o deep learning?
Tenha uma boa leitura!
O que é deep learning?
De forma simples, o deep learning, que pode ser traduzido como “aprendizado profundo”, é uma tecnologia que usa redes neurais e funciona como o cérebro humano: processa dados, cria padrões e toma decisões. Também é importante mencionar que ele é um subconjunto do machine learning, que será melhor explicado adiante.
Ao contrário do machine learning, no entanto, o deep learning vai além. Ele cria modelos de máquina complexos que simulam a maneira como os seres humanos aprendem novas informações, isto é, aprender por meio do exemplo.
Exemplos de tecnologias que usam o deep learning são os carros sem motorista, que são capazes de reconhecer o sinal vermelho do semáforo e, a partir disso, pararem, e também diferenciar um pedestre de um poste de luz, por exemplo.
Como funciona?
Para entender como funciona o deep learning, é importante compreender como funciona o “learning”, isto é, o aprendizado. Ele se trata da quantidade de camadas em que os dados serão processados, e, no deep learning, a quantidade de camadas e dados é gigantesca.
A tecnologia é capaz de aprender padrões a partir de dois tipos de dados: os dados não estruturados e os dados não rotulados. Os não estruturados são os dados que não estão organizados, como conversas em redes sociais e documentos de texto. Já os não rotulados são os dados que têm a entrada desconhecida.
O deep learning, porém, descobre os padrões e, a partir disso, começa a executar tarefas repetidamente.
Qual a importância do deep learning?
A importância do deep learning revela-se especialmente nas suas aplicações cotidianas. É graças a ele, por exemplo, que os e-commerces conseguem fazer ofertas estratégicas e assertivas para os usuários.
O deep learning também gera grandes vantagens para as empresas quando permite que elas, por exemplo, tenham uma gestão de ponto eficiente com um controle de ponto touchless, que funciona por meio de reconhecimento facial e comando de voz.
Pode-se mencionar também a facilidade que os usuários têm de fazer pesquisas no Google apenas usando a voz, já que o navegador é capaz de entender o que os usuários dizem por conta do deep learning. E os exemplos não param: também existe a geração automática de legendas em vídeos, como acontece no YouTube, e a análise de exames.
O que é machine learning?
Sendo um ramo da inteligência artificial, o machine learning é um método de análise de dados capaz de automatizar a construção de modelos analíticos.
De forma descomplicada, essa tecnologia baseia-se na ideia de que os sistemas conseguem realizar algumas tarefas, como aprender com dados, identificar padrões e tomar decisões, sendo necessário o mínimo de intervenção de seres humanos.
Ele utiliza dados e algoritmos para imitar o jeito que os seres humanos aprendem, tornando-se gradualmente mais precisos. Alguns exemplos em que se aplica o machine learning são o reconhecimento de fala e a identificação de imagens.
Qual a diferença entre deep learning e machine learning?
Uma das principais diferenças entre machine learning e deep learning está na forma como cada um desses algoritmos aprende. Se conferir a própria tradução de cada expressão, é possível ter uma ideia: o machine learning é o “aprendizado de máquina” e é mais simples, ao passo que deep learning é o “aprendizado profundo” e é mais complexo.
Com o machine learning, por exemplo, os algoritmos usam os dados rotulados e estruturados para realizar previsões. Claro que eventualmente podem utilizar dados não estruturados para fazê-las, porém, tais dados terão de passar por um pré-processamento que se encarregará de estruturá-los.
Com o deep learning, entretanto, elimina-se uma parcela desse pré-processamento de dados. Graças a ele, os algoritmos processam dados não estruturados, como imagens e textos, e fazem a automação da extração de recursos. Isso faz com que parte da dependência de especialistas humanos seja eliminada.
Em resumo, o deep learning elimina parte da intervenção humana manual e consegue utilizar conjuntos de dados bem maiores, o que o torna bastante escalável. O machine learning, por outro lado, depende mais da intervenção humana para ser capaz de aprender.
Machine learning e deep learning: exemplo de como atuam
Para esclarecer, considere este exemplo em que se tem um conjunto de imagens com animais distintos (cachorro, beija-flor, macaco, elefante, etc.) que devem ser adequadamente categorizados.
Como isso pode ser feito? No machine learning, um especialista precisa obrigatoriamente estabelecer uma hierarquia de características importantes indispensáveis para distinguir um animal do outro, como a presença ou não de orelhas, ou a presença, ou não de asas.
Já no deep learning, é o próprio algoritmo, e não as hierarquias que os especialistas definem, que determina quais características são importantes para que as imagens dos animais sejam categorizadas corretamente.
Dessa forma, por meio dos processos de gradiente descendente e retro programação, o algoritmo do deep learning se ajusta e realiza previsões precisas para categorizar uma nova foto de animal.
Quais são as vantagens do machine learning e do deep learning para as empresas?
Tanto o machine learning quanto o deep learning, ainda que diferentes em determinados aspectos, geram grandes contribuições para as empresas. Confira algumas.
Aumento da produtividade
Diversas aplicações utilizam o deep learning. Como exemplo, pode-se citar as aplicações na área médica, que proporcionam maior produtividade para as equipes durante o desenvolvimento de medicamentos e diagnóstico de doenças, como o câncer.
Redução de custos por meio do machine learning
Certas empresas, como as que lidam com uma maior quantidade de clientes, dedicam parte do orçamento para contratar uma equipe de suporte personalizado, afinal, precisam dar assistência remota para os seus clientes.
É nesse ponto que elas se beneficiam com o deep learning. O suporte personalizado feito por pessoas não se faz mais necessário, já que a empresa pode adotar uma assistente virtual para agendar reuniões, por exemplo, bem como esclarecer dúvidas dos clientes.
Aprender com dados
Também é possível compreender o comportamento dos clientes com o deep learning. Um jeito simples de entender como isso funciona é este: a partir do momento em que um potencial cliente acessa um e-commerce, por exemplo, os seus dados são coletados.
Usando esses dados, a empresa consegue criar uma melhor experiência para os usuários dentro da loja virtual. Ela otimiza o site para criar uma experiência de compra imersiva que gera um só resultado: conversão em venda.
A Amazon e o eBay são exemplos de sites de e-commerce que aprendem com dados e, dessa forma, tornam-se mais eficientes e promissores.
Onde é aplicado o deep learning?
Ainda que seja desconhecido por algumas pessoas, o deep learning está presente em diversos aspectos da vida humana. Ele, por exemplo, é usado para aprimorar as experiências dos usuários em resultados de pesquisas online, prever falhas em equipamentos, filtrar spam em e-mails e até analisar sentimentos por meio de textos publicados em redes sociais.
Também pode-se observar sua aplicação em recomendações personalizadas, como aquelas recomendações de conteúdo que se vê em plataformas de streaming como a Netflix. Nela, os algoritmos mostram ao usuário um conteúdo que será do seu interesse, e fazem isso usando dois tipos de filtragem.
A primeira é a filtragem colaborativa. A Netflix possui uma infinidade de usuários, e muitos deles apresentam perfis semelhantes. O algoritmo, portanto, baseando-se nesses perfis semelhantes, recomenda determinados tipos de séries e filmes para todos os usuários que estão em um mesmo tipo de perfil.
O outro tipo é a filtragem do conteúdo. Neste caso, o algoritmo, por já saber aquilo que o usuário gosta de assistir na plataforma, passa a recomendar para ele outros conteúdos semelhantes ao que ele já consome. Um exemplo disso acontece quando os usuários terminam de assistir uma série. Ainda durante os créditos finais, o algoritmo mostra na tela a recomendação de outra série que o usuário gostará provavelmente de assistir.
Conclusão
Ao longo deste conteúdo, abordou-se com detalhes e exemplos o que é deep learning, como essa tecnologia funciona e qual a sua importância.
Além disso, já que o deep learning e o machine learning são ramos da inteligência artificial, pode haver certa confusão entre ambos. Isso, porém, foi esclarecido citando a principal distinção entre eles: o modo como aprendem.
Por fim, tratou-se das maneiras como o deep learning e o machine learning são utilizados pelas empresas, ressaltando as vantagens que proporcionam, como o aumento da produtividade e a redução de custos.
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