O deep learning é um dos conceitos mais importantes para a inteligência artificial da atualidade e que, com certeza, faz parte da sua rotina.
Essa virou uma das grandes funcionalidades de diversas tecnologias e sistemas bem comuns do nosso dia a dia. Você só ainda não reparou!
Nesse artigo, explicamos como funciona o deep learning! Continue lendo para descobrir tudo sobre esse conceito…
Clique na imagem para baixar o e-book Metodologias Ágeis, ou aqui.
Leia também:
O que é deep learning?
O deep learning (aprendizado profundo, em português) é uma rede neural, cujo principal objetivo é facilitar o aprendizado das máquinas e tecnologias com inteligência artificial.
Para isso, essa metodologia é baseada em algoritmos que funcionam como um cérebro humano, permitindo que as máquinas compreendam comportamentos, informações e funções através da análise de uma grande quantidade de dados.
Como resultado, essas tecnologias acabam entregando uma performance melhor e mais inteligente, facilitando ainda mais a automação.
Qual a diferença do deep learning e machine learning?
O machine learning é uma metodologia a qual permite que as máquinas e tecnologias com inteligência artificial consigam otimizar suas performances a partir de aprendizados diários, seja com uma resposta do usuário ou até mesmo devido suas “experiências”.
Dessa forma, não é necessário ficar constantemente atualizando aquele sistema, dado que ele fará isso de forma automática.
Dentro desse cenário de aperfeiçoamento automatizado, está o deep learning, que oferece a essas tecnologias algoritmos semelhantes ao cérebro humano e com capacidade de processar mais informações.
Ou seja, o deep learning é uma vertente do machine learning, que, por sua vez, faz parte do campo da inteligência artificial.
Como funciona o deep learning?
O algoritmo do deep learning é treinado nos sistemas inteligentes e, após esse treinamento, aquela máquina ou tecnologia torna-se capaz de processar novos dados, adquirindo conhecimento destes de forma automatizada, sem necessidade de intervenção humana.
Além disso, essa metodologia dispensa o pré-processamento dos algoritmos tradicionais, garantindo que os sistemas gerem suas camadas hierárquicas de representação de forma automática.
Dentre as funcionalidades de uma tecnologia baseada no deep learning, estão:
-
Reconhecimento de voz;
-
Identificação de imagens;
-
Execução de tarefas de forma semelhante a dos humanos.
5 aplicações do deep learning
A deep learning já faz parte da nossa rotina, inclusive, em momentos bastante comuns. Veja abaixo algumas aplicações e descubra a influência dessa metodologia em sua vida!
1. Comportamento do cliente
Ao acessar um determinado site, o usuário acaba gerando dados, normalmente relacionados aos seus interesses e necessidades — afinal, essas informações são baseadas em seu histórico.
No caso dos e-commerces, essa tecnologia é utilizada para adaptar o sistema ao cliente. Assim, ao invés de receber indicações aleatórias, o usuário vai visualizar, desde a página principal, apenas produtos que realmente o interessam.
Essa abordagem é bastante utilizada pela Amazon.
2. Segurança cibernética
Assim como os sistemas de proteção, às ameaças criadas pelos cibercriminosos estão em constante mudança. Assim, por mais atualizado que seja seu anti-vírus, dificilmente ele terá registrado em seu banco de dados todos os malwares existentes.
Como consequência, nem sempre será possível identificar todas as ameaças, colocando seu dispositivo em risco.
Para preencher essa lacuna, alguns sistemas estão utilizando o deep learning, tornando-se capazes de reconhecer novas ameaças.
3. Redes sociais
Seguindo uma estratégia semelhante ao e-commerce, as redes sociais utilizam o deep learning para compreender o comportamento e preferências do usuário, entregando recomendações, páginas e conteúdos mais adequados a ele.
Essa tecnologia também está sendo utilizada para identificar e restringir conteúdos e mensagens ofensivas ou inapropriadas.
4. Carros autônomos
Acredite: os carros autônomos já são uma realidade!
E através da metodologia deep learning, esses automóveis independentes conseguem identificar as melhores rotas, manter a velocidade e distanciamento adequados e demais funcionalidades importantes para garantir a segurança dos usuários.
5. Reconhecimento facial
Desde 2019, o reconhecimento facial vem sendo utilizado como instrumento de segurança pelo Governo da Bahia, ajudando a polícia a identificar e prender criminosos foragidos que acessem as áreas de grandes festas, como no Réveillon e Carnaval.
Além disso, essa tecnologia é utilizada em portarias de edifícios residenciais ou condomínios, aumentando a segurança dos condôminos.
Com a metodologia, esses e muitos outros sistemas de reconhecimento facial são melhorados, de forma automática.
Enfim, a deep learning possui grande influência no desenvolvimento da inteligência artificial e a tendência é que cada vez mais os desenvolvedores adotem essa metodologia durante a criação de suas inovações!
Compartilhe esse conteúdo com um amigo que vai gostar de saber mais sobre essa metodologia.