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Entenda o que é Deep Learning e como ele é aplicado na prática

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No caminho de evolução da inteligência artificial, surgiram o conceitos como Machine Learning e Deep Learning que, protagonizando a automação de diversas atividades em empresas possibilitam a tomada de decisões mais rápidas e precisas. Desse modo, as empresas se tornam ágeis e inteligentes, com previsões, identificação de erros e melhores estimativas.

Essas inovações visam tornar os computadores capazes de tomar decisões e aprender sozinhos — a inteligência artificial vem estudando isso há décadas. Os algoritmos conseguem chegar a conclusões inteligentes com base em treinamentos com grandes amostras de dados, de modo a ajudar as organizações nos mais diversos âmbitos e segmentos.

Deep Learning é a chave dessas tecnologias modernas. É necessário, portanto, compreender bem o conceito e a diferença entre ele e outras tecnologias ou áreas de estudo similares, de modo a entender como é possível aplicá-lo. Acompanhe!

O que é Deep Learning?

O termo Deep Learning é traduzido como “aprendizado profundo”. A ideia é otimizar ainda mais o aprendizado de máquina, com técnicas ainda mais avançadas, reforçando o desenvolvimento e a evolução dos sistemas artificiais. O Deep Learning (DL) é uma subárea do Machine Learning (ML) que, por sua vez, é uma parte da inteligência artificial.

O objetivo é utilizar um raciocínio semelhante ao que os seres humanos utilizam para aprender e identificar padrões. Aprendizado profundo funciona com base em redes neurais, que simulam as conexões entre neurônios humanos.

Eles trabalham juntos e cada um complementa a informação do vizinho. Desse modo, o algoritmo consegue realizar determinadas funções e ir de um ponto A a um ponto B, sem intervenção humana.

Com isso, é possível executar um conjunto de passos para resolver um problema sem a necessidade de programação humana. A ideia do DL é lidar com questões mais complexas e que envolvem mais dados do que ML.

Como funciona?

Funciona com uma estrutura de rede de neurônios artificiais, como já falamos. Essa rede se divide em camadas, com vários nós que raciocinam e tiram conclusões sobre os dados. Cada camada está em um nível de inteligência que permite compreender algum aspecto diferente acerca do objeto que está sendo analisado. As camadas cooperam entre si, partindo das conclusões das vizinhas.

Vamos exemplificar para tornar mais claro. Uma das aplicações mais comuns do DL é o processamento de imagens, em que a função do computador é tentar entender o que há em uma foto. ou vídeo

Então, para que o sistema seja capaz de fazer isso, temos que realizar um treinamento com uma amostra enorme de dados similares ao objeto analisado. Cada neurônio deverá tentar entender a informação e realizar uma predição.

Cada camada da rede é focada em um certo nível de especialização. As primeiras camadas geralmente se atém a aspectos técnicos, como os pixels da imagem e questões menos relacionadas com o significado dela. A camada seguinte é mais específica e se preocupa com as formas; ao passo que a próxima é ainda mais específica e focaliza categorias mais próximas das que usamos naturalmente.

Em uma foto que representa um carro, por exemplo, a primeira camada visualiza os pixels, a segunda se interessa pelas formas, a terceira entende que se trata de um automóvel, seguindo assim até que a última delas consegue concluir o que é um carro. Dessa forma, o aprendizado profundo consegue tratar dados brutos sem necessidade de pré-processamento.

A principal diferença do Deep Learning para o Machine Learning é que DL necessita de ainda mais informações de base e de mais camadas neurais de modo a realizar seus processamentos. Por isso, é também chamado de rede neural profunda.

Quais são suas aplicações?

Com esse raciocínio, os algoritmos inteligentes são aplicáveis em diversos segmentos e áreas. Um deles é o estudo das preferências e comportamentos do cliente, o que pode ser feito com base em dados históricos sobre suas escolhas de acesso e compras.

Assim, é possível prever o que eles vão comprar no futuro e quais serão as demandas, de forma a sugerir e recomendar com antecedência.

Da mesma forma, dá para fazer reconhecimento facial, seguindo uma lógica semelhante a que descrevemos há alguns parágrafos. Outro uso é no suporte técnico, de modo a automatizar as funções de atendimento aos clientes.

Deep Learning também tem sido utilizado para processamento de linguagem natural, com a compreensão de palavras e nuances escritas ou faladas. Com um texto como entrada e uma grande amostra de outros textos, o algoritmo consegue entender o significado das palavras. Até mesmo identificar a sensação associada que provavelmente motivou sua escrita! 

Na arquitetura de camadas, os textos são analisados gradualmente da mesma forma que a foto do carro: primeiramente, o sistema capta as palavras, depois as relações sintáticas e morfológicas, então, as conexões semânticas, ou seja, de sentido.

Existe também a identificação de doenças, uma das aplicações para o setor de saúde. Consiste em analisar imagens de exames e tentar encontrar padrões suspeitos nelas. Assim, o sistema é capaz de visualizar o que médicos e profissionais da área não conseguem.

Quais as vantagens em utilizá-lo?

O Deep Learning é uma tecnologia em plena evolução e que apresenta uma série de benefícios reais para as organizações que investem em sua aplicação.

Inicialmente, é possível reduzir custo de pessoal, alocar funcionários já existentes para funções mais estratégicas além de ter a capacidade de aumentar bastante a escala das tarefas realizadas, já que os computadores são capazes de executar processamentos com maior rapidez. Os aplicativos podem ajudar a equipe a realizar melhor suas atividades, com mais assertividade e segurança.

Além disso, a companhia ganha com mais precisão, ou seja, menos falhas nas tarefas. Se for o caso de utilizar a tecnologia para tomada de decisão, há uma otimização considerável nas escolhas — menos investimentos errados e melhor aproveitamento de oportunidades. Um cenário também mais ágil que o comum, com trabalhos mais rápidos e fluídos.

Outra vantagem se relaciona à segurança. Os algoritmos inteligentes de aprendizado profundo permitem detectar riscos e problemas de proteção de dados com antecedência, o que facilita o planejamento. É possível preparar ações de contingência e ajustar políticas para prevenir e combater esses perigos. Essa estratégia pode ser igualmente usada para estimar custos, recursos e prazos ou reduzir a incidência de erros.

A diferença entre o uso de DL para gerenciar os riscos e o método tradicional — baseado em intuição e opiniões, é que com os sistemas artificiais, há mais precisão, já que envolve uma amostra enorme de informações e métodos estatísticos científicos. São muitos cálculos realizados em pouquíssimo tempo, o que permite que esses softwares experimentem inúmeras possibilidades.

Da mesma forma, é possível para fazer análise de mercado e dos clientes, prever demandas e entender melhor o segmento. Assim, a empresa consegue se adaptar às necessidades vigentes e se preparar melhor para as mudanças estimadas.

O Deep Learning é uma das tecnologias mais relevantes do momento e deve continuar protagonizando uma revolução na inteligência artificial. É uma inovação um pouco mais avançada e profunda, mas pode ser categorizada como uma subárea do Machine Learning, que reduz custos, agiliza e melhora o planejamento, além de trazer estimativas mais certeiras e segurança.

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