Associado à Inteligência Artificial, o termo Deep Learning vem se popularizando. E não é por menos, são essas tecnologias que possibilitam que máquinas simulem o pensamento de seres humanos.

Mas, para entender exatamente o que é Deep Learning, você precisa conhecer também o conceito que envolve Machine Learning.

Juntos, Deep Learning e Machine Learning são os pilares que sustentam e dão consistência à Inteligência Artificial. Sem eles, a IA não teria tanto destaque quanto tem hoje em dia.

Fique conosco e saiba o que é e como funciona Deep Learning, qual sua importância e as diferenças entre Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning.

O que é Deep Learning

Deep Learning, ou em tradução, aprendizado profundo, é um ramo de Machine Learning (aprendizado de máquina) que, por meio de algoritmos de alto nível, imita a rede neural do cérebro humano.

Se você tem dúvidas sobre o que é Machine Learning, explicamos neste artigo, usando uma referência cinemotográfica, os heróis da Marvel! Vale conferir..

De forma geral, podemos falar que Machine Learning é uma das áreas da ciência da computação que permite tornar a Inteligência Artificial real. Por isso, utiliza algoritmos para organizar dados, reconhecer padrões e fazer com que computadores possam aprender com esses modelos e gerar insights inteligentes sem necessidade de pré-programação.

Hoje, com a grande quantidade de dados disponíveis e o avanço da computação permitiu-se o desenvolvimento de algoritmos mais complexos e rápidos, que trouxeram um novo impulso para Machine Learning. É assim que ficamos diante do Deep Learning.

Resumindo, Deep Learning é um tipo de algoritmo mais sofisticado de Machine Learning, construído a partir do princípio das redes neurais.

Diferença entre Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning

Tudo começou com o conceito de Inteligência Artificial, nos quais Deep Learning e Machine Learning estão inclusos. Portanto, precisamos conceituar Inteligência Artificial para entender a diferença entre eles. 

IA é um termo mais amplo e uma área da ciência da computação, no qual se desenvolvem pesquisas para encontrar soluções que simulem a capacidade humana de raciocínio. 

Machine Learning é o uso de conceitos da IA, por meio de algoritmos, para fazer com que as máquinas consigam organizar dados, identificar padrões e possam, através das variações de inputs, aprender com esses modelos, sem necessariamente haver uma pré-programação. E dentro destes conceitos, temos o Deep Learning.

Em um nível de aprendizado mais profundo, com algoritmos de alto nível, as máquinas passam a agir de forma similar a rede neural do cérebro humano. Isso é possível por meio da criação do princípio de redes neurais artificiais.

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Como Deep Learning funciona

À medida que avançamos no campo da Inteligência Artificial, novas técnicas como o Deep Learning e as redes neurais artificiais são desenvolvidas para melhorar a eficácia do aprendizado de máquina e tornar as aplicações de IA mais significativas.

Deep Learning é um dos campos do aprendizado de máquina que se ocupa de algoritmos especiais. Esses algoritmos, ao contrário dos demais, simulam a capacidade de células neurais para reproduzir a maneira como os nossos cérebros são introduzidos ao conhecimento. 

A ideia é que os dados sejam submetidos a diversas camadas de processamento não lineares, tal como ocorre na rede de neurônios. 

Eles são capazes de reconhecer imagens e falas, conseguem processar a linguagem humana e realizam tarefas extremamente complexas sem a intervenção humana no processo.

Essa abordagem utiliza algoritmos que dispensam um pré processamento e geram automaticamente propriedades que não variam em suas camadas hierárquicas de representação.

O Deep Learning, portanto, dá às máquinas a capacidade de aprender conforme elas entram em contato com novas informações sem a necessidade de intervenção humana. 

Como Deep Learning vem sendo usado?

O uso do Deep Learning está muito mais próximo do que se possa imaginar. Existem diversas áreas e serviços que utilizam a tecnologia para criar soluções no nosso cotidiano. Vamos conferir?

Processamento de linguagem natural

Siri, Alexa e Cortana são nomes familiares para você? Os famosos assistentes virtuais utilizam o Deep Learning a partir do reconhecimento de fala.

E quanto mais uma pessoa interage com esses dispositivos, mais dados de treinamento eles recebem. A tecnologia também já pode ser vista otimizando o atendimento de bancos e seguradoras, contact centers, redes de fast food e muitos outros segmentos.

Reconhecimento facial

Muitos smartphones possuem o recurso de desbloqueio a partir da leitura facial. Com o Deep Learning, esse processo verifica uma pessoa a partir de uma imagem ou vídeo e compara suas características faciais com outras em um banco de dados.

O reconhecimento fácil também está relacionado a ações de segurança — como na identificação de criminosos, liberação na entrada de prédios e residências, entre outros.

Diagnóstico por imagens

Doenças são identificadas de maneira muito mais rápida e eficiente, usando a comparação de imagens em um banco de dados atualizado constantemente por meio do Deep Learning.

Detecção de fraudes

O Deep Learning também promove a padronização de informações e dados e garante maior segurança. É 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.

Sistemas de recomendação

Sabe aquela recomendação de filme no seu sistema de streaming favorito? Muito usados no mercado publicitário e também em aplicativos de entrega, os sistemas de recomendação evoluíram graças ao aprendizado profundo. 

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

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.

Importância do aprendizado profundo para as empresas

O aprendizado profundo tem possibilitado o avanço de diversas áreas e negócios e é uma ótima ferramenta para empresas que aderiram à transformação digital. 

Por meio dele, as corporações passaram a poder utilizar técnicas de análises de dados mais eficientes que automatizam o desenvolvimento de sistemas em alto nível. A partir disso, as empresas conseguem criar algoritmos capazes de realizar previsões de cenários mais assertivos e, assim, tomar decisões cada vez mais precisas e inteligentes. 

Essa tecnologia permite também que tarefas possam ser simplificadas, os resultados de diversas operações otimizados e o desempenho dos colaboradores melhorados. 

As técnicas do Deep Learning facilitam também a implementação do Machine Learning, fazendo com que as tecnologias estejam totalmente conectadas.

Alguns dos seus principais benefícios:

  1. Melhorar a experiência de seus usuários, 
  2. Otimizar campanhas e anúncios online, 
  3. Melhorar ofertas de seus produtos por meio da análise do comportamento dos consumidores conectados, 
  4. Prevenir falhas em seus equipamentos,
  5. Detectar mais facilmente problemas, fraudes e invasões na rede, 
  6. Filtrar spams em e-mails.