Deep learning: como funciona e quais as principais considerações?

Nos dias de hoje, deparar-se com um veículo "dirigindo sozinho" nas ruas talvez já não seja mais uma grande surpresa. Para tanto, computadores são induzidos a algo que acontece naturalmente com os seres humanos: aprender por meio de exemplos. Mas você sabe como o deep learning funciona? Antes de responder a essa questão, descreveremos alguns conceitos de Inteligência Artificial, como o machine learning.

O aprendizado de máquinas refere-se a uma larga gama de algoritmos e metodologias que possibilita aos softwares crescerem em desempenho conforme obtêm mais dados. Basicamente, todo esse processo abrange a identificação de tendências a partir de dados ou a distinção de categorias que permitem previsões.

Assim sendo, as técnicas de deep learning têm aprimorado a habilidade dos computadores de classificar imagens, reconhecer a fala, detectar objetos e descrever conteúdos, abrangendo como um todo o entendimento do comportamento do consumidor. Consegue imaginar o impacto de tudo isso para o atendimento?

Tendo em vista tanta facilidade proporcionada pelo avanço da tecnologia, vamos apresentar alguns aspectos relacionados ao deep learning a seguir. Confira!

De que formas o deep learning é usado?

Para quem observa de fora, o deep learning, à medida que os cientistas de dados testam sua capacidade, pode parecer um projeto em experimentação. Contudo, há muitas aplicações que já são utilizadas pelas empresas, além de outras tantas que serão adotadas à medida que as pesquisas continuarem.

Como protótipo, universidades que identificaram quais processos devem ser automatizados aderiram ao deep learning para o reconhecimento de fala. Cortana, Xbox, Skype, Google Now e Siri®, por exemplo, fazem uso de tecnologias de deep learning em seus sistemas para que detectem padrões de fala e voz.

No que tange ao reconhecimento de imagem, uma aplicação prática é a descrição automática de cena por meio da legendagem. Essa pode ser a chave fundamental em investigações de crimes para detectar atividades transgressoras em meio a inúmeras fotos enviadas de locais onde crimes aconteceram.

Da mesma forma, os carros também já vêm sendo beneficiados com o reconhecimento de imagens por meio do uso de câmeras com tecnologia 360º. Esses recursos permitem sua autonomia.

Outra situação pertinente ao deep learning é o sistema de recomendação. A Amazon e a Netflix popularizaram esse conceito porque, a partir de comportamentos anteriores, têm efetivas chances de acertarem aquilo em que o consumidor pode estar interessado assim que ele realiza uma ação. As recomendações em ambientes complexos, como preferência de roupas em múltiplas plataformas, são aprimoradas.

Quais são as funções desse recurso?

Para que você tenha uma ideia da relevância do deep learning (ou da aprendizagem profunda), podemos citar alguns exemplos das funções que são frequentemente desempenhadas e mostrar por que ele vem sendo cada vez mais abordado na gestão de conhecimento das organizações:

• proporciona uma experiência mais positiva aos usuários em resultados de pesquisas e buscas online;
• otimiza anúncios online em tempo real (sites e aplicativos móveis);
• analisa sentimentos por meio de textos;
• potencializa as ofertas em e-commerces por meio da análise da navegação do cliente;
• antecipa falhas em equipamentos diversos;
• adapta os preços após a análise do comportamento do consumidor nas lojas virtuais;
• identifica problemas, invasões ou fraudes — inclusive as invasões de rede orquestradas em massa;
• reconhece padrões e imagens;
• filtra os spams nos e-mails.

Por que se trata de algo importante?

O deep learning tem chamado atenção por inúmeras razões e, principalmente, porque possibilita feitos até então inéditos. A recente onda sobre o assunto bateu nas fronteiras da linguística computacional durante muitos anos, mas, desde 2013, assim como o impacto de um tsunami, vem conquistando grandes conferências a respeito do Processamento de Linguagem Natural (PLN).

Entretanto, a real importância do deep learning reside no fato de que, ao ganhar conhecimento por meio de experiências, esta abordagem dispensa a necessidade de operadores humanos para desvendar todo o conhecimento pertinente ao computador. Não há sentido no fato de os programadores criarem estruturas complexas de dados para sanarem problemas previamente conhecidos, ainda que tenham um alto nível de dificuldade.

Assim, no lugar de organizar as informações para que sejam executadas por meio de equações predefinidas, o deep learning configura parâmetros básicos sobre os dados e educa o computador para aprender sozinho. Isso ocorre a partir do reconhecimento de padrões em várias camadas de processamento e da automação de tarefas, que possibilita tomadas de decisões mais rápidas.

Quais são suas oportunidades e aplicações?

O deep learning viabilizou muitas aplicações do machine learning e, por extensão, de todo o campo da Inteligência Artificial. Trata-se de um conceito que se divide em diversas tarefas, sendo que todo tipo de ajuda de uma máquina é possível (mesmo as mais remotas).

Dessa forma, os carros que se movimentam sem a presença de motoristas, uma saúde preventiva mais eficiente e mesmo as recomendações mais precisas de filmes já são ou serão possíveis em breve. Com o auxílio do deep learning, a Inteligência Artificial pode até alcançar o estado de ficção científica que idealizamos por tanto tempo.

Como funciona o deep learning?

Voltando ao conceito de deep learning, entendemos que se trata de um aprendizado da máquina que estuda como solucionar problemas intuitivos. Esse tipo de solução faz com que computadores aprendam a partir de experiências anteriores e entendam o mundo sob o aspecto de uma hierarquia de conceitos, no qual os mais complexos são definidos e compreendidos partindo dos mais simples e conhecidos.

Conforme esses pontos vão sendo internalizados, a quantidade de algoritmos aumenta. Ao mesmo tempo, o deep learning faz com que o sistema realize o maior número de linguagens naturais possível para, então, assimilar temas universais de modo mais profundo.

Por fim, a abordagem revolucionária do deep learning dispensa um pré-processamento e cria, automaticamente, uma característica que não muda em suas camadas hierárquicas de representação. São várias faixas de processamento de dados não lineares, atingindo uma representação complexa e abstrata das informações, mas estabelecendo uma classificação ordenada.

Para concluir, vale lembrar que a ideia do aprendizado profundo proporcionado pelo deep learning na era da transformação digital não é nova. A verdade é que ela vem se popularizando atualmente porque temos tido muito mais dados e processadores rápidos, capazes de encontrar a solução para problemas complexos com êxito.

Agora que você compreendeu como funciona o deep learning e qual é sua relevância para a otimização dos processos de um negócio, que tal contar com uma empresa especializada no ramo? Dessa maneira, é possível obter resultados de alta performance.

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