O que é deep learning?

O Deep Learning é uma vertente do Machine Learning, que abrange tecnologias no campo da Inteligência Artificial (IA). Com a capacidade de processar e analisar grandes volumes de dados de forma autônoma, tem o potencial de transformas o mundo dos negócios.

O que é Deep Learning e como funciona?

Deep Learning (DL) é uma subárea avançada da inteligência artificial (IA) que usa redes neurais artificiais profundas para processar grandes volumes de dados e aprender padrões complexos. 

Ela se inspira no modo como o cérebro humano funciona, o que permite que as máquinas realizem tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana. 

Diferente do Machine Learning, onde os algoritmos são mais simples e precisam de intervenção humana para definir as características dos dados, nesse caso, a própria máquina é capaz de aprender padrões e inferências de forma autônoma.

Qual a relação entre inteligência artificial e Deep Learning?

A IA é o campo mais amplo que engloba vários sistemas capazes de realizar tarefas que, em geral, requerem inteligência humana. 

Dentro da IA, o DL se destaca por sua capacidade de processar grandes volumes de dados de maneira mais eficiente e com maior precisão, utilizando redes neurais profundas. 

Essa relação permite que ele supere algumas limitações do Machine Learning tradicional, oferecendo melhores resultados em áreas como, por exemplo:

• reconhecimento de fala;
• processamento de imagem;
• interpretação de linguagem natural.

Machine Learning vs Deep Learning

Para entender melhor a distinção entre Machine Learning e Deep Learning, considere os seguintes pontos:

Complexidade dos algoritmos

O Machine Learning usa algoritmos que podem ser simples e diretos, ao passo que o outro depende de redes neurais profundas, os quais são muito mais complexas e exigem maior poder computacional.

Dependência de dados

O Machine Learning requer que os dados sejam preparados e estruturados para que o algoritmo possa trabalhar, enquanto o Deep Learning pode aprender com dados não estruturados e identificar padrões complexos por si.

Capacidade de autoaprendizado

No Machine Learning, é necessário definir de forma manual as características dos dados. Na versão mais avançada, as redes neurais aprendem essas características sozinhas durante o processo de treinamento.

Quais são as principais aplicações do Deep Learning?

O Deep Learning tem uso amplo em diversas indústrias, como, por exemplo, em atividades que requerem identificação de imagem, linguagem natural, entre outros.

Reconhecimento de imagem e vídeo

Nessa área, o sistema usa redes neurais profundas capazes de identificar e categorizar objetos em imagens e vídeos com uma precisão surpreendente. Assim, as principais aplicações incluem:

• sistemas de segurança;
• redes sociais;
• assistentes pessoais em dispositivos móveis.

Processamento de linguagem natural (NLP)

Outra aplicação dessa tecnologia é para que as máquinas entendam e respondam à linguagem humana de maneira mais natural e eficaz, por isso, pode ser aplicada em recursos como:

• assistentes virtuais como Siri e Alexa;
• sistemas de tradução automática;
• chatbots e ferramentas de atendimento ao cliente.

Assistentes virtuais e reconhecimento de fala

Os assistentes virtuais, como Google Assistant e Cortana, por exemplo, usam o recurso para melhorar o reconhecimento de fala e a interação com os usuários. As principais vantagens dessa tecnologia incluem, a saber:

1. interação mais natural, uma vez que se tornam mais precisos na compreensão e resposta aos comandos de voz.
2. aprendizado constante a partir de novos dados permite que esses assistentes se tornem mais eficientes ao longo do tempo.

Quais são as vantagens e desafios do Deep Learning?

Embora o Deep Learning ofereça inúmeras vantagens, como a capacidade de lidar com grandes volumes de dados, ele também apresenta desafios que precisam ser considerados.

Benefícios para empresas e negócios

As empresas estão usam o Deep Learning AI para otimizar processos e criar novos produtos e serviços e obtém benefícios como:

• análise preditiva, ou seja, possibilidade de prever tendências e mudanças com maior precisão;
• personalização de ofertas com base em comportamentos individuais de clientes;
• automação de processos, dessa forma, podem alocar recursos humanos para tarefas mais estratégicas.

Desafios na implementação e uso de Deep Learning

Apesar dos benefícios, implementar essa tecnologia envolve desafios que devem ser considerados, conforme verá a seguir.

Necessidade de grandes volumes de dados

Para treinar modelos de DL de forma eficaz, é necessário um grande conjunto de dados, o que pode ser um obstáculo para empresas menores.

Recursos computacionais

O treinamento de redes neurais profundas requer poder de processamento significativo, geralmente acessível apenas por meio de GPUs e infraestrutura de TI robusta.

Complexidade dos modelos

A interpretação dos resultados gerados pode ser difícil, o que dificulta manter a transparência e a explicação dos modelos um desafio em áreas críticas.

Perguntas frequentes sobre deep learning – FAQ

Veja em seguida as principais perguntas e respostas sobre deep learning.

Qual é a principal diferença entre Deep Learning e Machine Learning?

O DL utiliza redes neurais profundas que aprendem características a partir dos dados, enquanto o Machine Learning tradicional requer intervenção humana para definir essas características.

Como o Deep Learning é usado em assistentes virtuais?

Assistentes virtuais usam essa tecnologia para melhorar a precisão ao reconhecer fala e gerar interações mais naturais com os usuários.

Quais setores mais se beneficiam do Deep Learning?

Setores como saúde, finanças, segurança, e entretenimento têm aproveitado o DL para melhorar a eficiência e a qualidade dos serviços.