Entenda o que é Deep Learning e suas principais aplicações

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As pesquisas no campo da Inteligência Artificial aumentam a cada dia e permitem novas descobertas sobre o aprendizado das máquinas. Nesse sentido, quem gosta de tecnologia precisa entender o que é Deep Learning, pois esse conceito é atualmente utilizado em muitas áreas, como nos carros automatizados, no reconhecimento facial e até em alguns diagnósticos da Medicina.

Esse recurso permite que modelos computacionais utilizem diversas camadas de processamento para aprender. No entanto, essa tecnologia ainda é pouco conhecida. A disseminação desse conhecimento é fundamental para que, no futuro próximo, outras aplicações ainda mais importantes para a sociedade sejam criadas.

Pensando nisso, preparamos este artigo para você conhecer mais sobre o que é Deep Learning, assim como seus principais modelos e aplicações. Boa leitura!

Afinal, o que é Deep Learning?

Deep Learning é um tipo de Machine Learning e uma das bases da Inteligência Artificial que funciona de forma similar às redes neurais no cérebro humano. Isso permite que o computador realize tarefas como seres humanos, o que inclui identificação de imagem, reconhecimento de fala e previsões.

Em vez de organizar as informações para serem executadas por meio de equações predefinidas, o Deep Learning ajusta parâmetros básicos sobre os dados e treina o sistema para aprender sozinho. Isso ocorre com o reconhecimento de padrões em diversas camadas de processamento.

Qual é a diferença entre Deep Learning e Machine Learning?

Machine Learning é um tipo de Inteligência Artificial mais simples para um computador aprimorar a capacidade de aprendizado. Consiste essencialmente em ensinar a evoluir à medida que é submetido a novos dados.

Os principais elementos dos softwares de Machine Learning são a análise preditiva e a análise estatística. Eles são usados para detectar padrões com base em dados, sem a necessidade de indicar em que parte procurar.

Uma das principais diferenças é que o Deep Learning é intuitivo, enquanto o Machine Learning necessita de intervenções manuais na seleção dos recursos a serem processados. Assim, o profissional deve fazer um processamento prévio dos dados e entregar aos algoritmos informações que possam ser exploradas em busca de padrões.

Quais são os principais modelos do Deep Learning?

Os modelos do Deep Learning sofreram grandes evoluções ao longo do tempo. Confira os mais utilizados.

Extrapolação

Esse modelo consiste em extrapolar (ou prever) uma variável contínua a partir de uma base de dados existente. A primeira forma de extrapolação foi o método dos mínimos quadrados. Alguns exemplos de previsões possíveis são de temperatura, de valores de itens usados ou do tempo que um software levará para finalizar um projeto.

Probabilístico

A modelagem probabilística é a utilização dos fundamentos da estatística para a análise de dados. Foi um dos primeiros modelos de Deep Learning, e ainda é amplamente usado. O Naive Bayes é o algoritmo mais conhecido nessa categoria.

Ele é um tipo de classificador de aprendizado baseado na aplicação do Teorema de Bayes. Essa forma de análise antecede os computadores e supõe que os atributos de entrada são todos independentes. No entanto, muitas vezes não conhecemos a relação entre os valores.

Árvore de decisão

Esse modelo começou a receber interesse significativo dos programadores a partir da década de 2000. Em particular, o algoritmo Random Forest inaugurou um prático e robusto método de aprendizagem que abrange a construção de um grande número de árvores de decisão de valor preditivo baixo que, em seguida, são ordenadas formando um modelo robusto.

Essa operação é aplicável em uma série de problemas e é quase sempre um dos melhores algoritmos para qualquer projeto inicial de aprendizagem de máquina. A árvore de decisão também é uma excelente opção para lidar com dados de difícil interpretação.

Redes neurais

As primeiras redes neurais foram desenvolvidas na década de 1940 e substituíram as árvores de decisão em diversas aplicações. O objetivo inicial era criar um sistema computacional capaz de solucionar problemas da mesma forma que o cérebro humano.

Com o passar do tempo, o foco mudou e as redes neurais foram usadas para resolver tarefas específicas, evitando uma abordagem estritamente biológica. À medida que o volume de dados estruturados e não-estruturados aumentou, os pesquisadores desenvolveram sistemas com muitas camadas.

Quais as principais aplicações do Deep Learning?

O Deep Learning está mais perto do que nós imaginamos. Existem diversas inovações que utilizam essa tecnologia disruptiva para criar soluções aplicáveis ao nosso cotidiano. Conheça as principais.

Processamento de linguagem natural

O reconhecimento de voz, muito usado por assistentes pessoais e navegadores, é uma tecnologia obtida pelo modelo. É possível perceber que existe um desenvolvimento contínuo do processamento de linguagem natural nos últimos anos, sendo utilizado em outros segmentos e com funções diversificadas.

Personalização da experiência do usuário

O Deep Learning pode ser orientado à experiência do usuário, proporcionando funcionalidades como a personalização das séries e filmes oferecidos por plataformas de streaming, por exemplo. Assim, sempre que o usuário tiver alguma dúvida sobre o que assistir, a tecnologia fornece opções inteligentes que aceleram o processo de decisão.

Recomendação de produtos

Muito usados em aplicativos de delivery e no mercado publicitário, os sistemas de recomendação progrediram graças ao Deep Learning. O objetivo é compreender as preferências de cada usuário de acordo com as suas compras, pesquisas e cliques, apresentando os melhores produtos para cada um com criatividade.

Detecção de fraudes

A padronização de dados e informações garante uma maior segurança da informação, o que reduz a possibilidade de golpes em empresas que utilizam os algoritmos em seus processos. Assim, ao identificar fraudadores, seus padrões também são assimilados pela tecnologia, que trabalha de maneira preventiva.

Previsão de falhas

O Deep Learning permite prever falhas em dispositivos, com testes virtuais e com base nas experiências dos usuários, promovendo um avanço no reconhecimento desses erros. A melhoria também ocorre na proteção virtual, nas invasões de redes e em outros problemas digitais que possam surgir

Entender o que é Deep Learning é fundamental para compreender como essa tecnologia é o futuro da computação. A área deve crescer muito nos próximos anos e vai demandar profissionais capacitados para atuar com o acompanhamento constante dos sistemas. Por isso, conhecer bem o assunto é o primeiro passo para se qualificar melhor para o mercado de trabalho.

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