Por Kellison Ferreira

Publicado em 15 de outubro de 2019. | Atualizado em 15 de janeiro de 2020


O Deep Learning é uma tecnologia cada vez mais presente no cotidiano. Ela permite que sistemas estejam capacitados a dar respostas mais precisas e a executar tarefas ainda mais complexas, tudo por conta da análise de dados em camadas mais profundas.

Máquinas e sistemas que se comportam como humanos não nos assustam mais. Pelo contrário, eles estão cada vez mais presentes no cotidiano e a intenção é que realmente funcionem dessa forma.

A base disso é a Inteligência Artificial, que tem no Machine Learning uma vertente voltada a capacitar máquinas a aprenderem com os dados com os quais têm contato.

Indo mais além, há outra categoria do Machine Learning que leva as coisas a um outro nível: Deep Learning.

A ideia é aplicar em máquinas muito mais do que o comportamento humano, mas principalmente simular o raciocínio do cérebro para gerar um sistema ainda mais inteligente. Essa tecnologia é responsável por serviços que estão em alta, como os assistentes virtuais.

Entender o Deep Learning não é algo difícil, mas é preciso se aprofundar nessa ideia para conhecer sua origem e como a tecnologia foi projetada. É isso que falaremos nos seguintes tópicos:

Continue a leitura e descubra mais sobre o assunto!

 

O que significa Deep Learning?

Deep Learning é um subcampo do Machine Learning, voltado à análise aprofundada de dados em um volume muito mais amplo que o normal.

A proposta dessa tecnologia é permitir que sistemas e máquinas sejam capazes de observar padrões e correlações em uma grande quantidade de informações.

Para isso, a base do Deep Learning são seus algoritmos que ajudam a identificar dados. A forma como eles são projetados é uma tentativa de reproduzir o funcionamento das redes neurais do cérebro humano.

Assim, tais algoritmos conseguem repetidamente executar análises desses dados, o que gera uma capacidade maior e mais profunda de aprendizado.

Em Machine Learning isso já acontece, mas em menor escala. A ideia é permitir que sistemas que lidam com dados estejam capacitados a aprender com as informações que recebem, como é o caso dos chatbots.

A cada pergunta feita, há um recolhimento de informações para sua base de dados. Por isso, quanto mais ele for estimulado, mais estará capacitado a responder perguntas.

Quando falamos de Deep Learning, há aplicações bem mais complexas da tecnologia em questão. As redes neurais reproduzidas como algoritmos são capazes de aumentar essa capacidade de aprendizado, já que podem lidar com um volume de dados muito maior.

O aprendizado profundo é a chave para desenvolver algumas das principais tecnologias que vemos hoje, momento em que os dados são gerados em volumes gigantes a todo momento.

Uma simples navegação na web é fonte de informação ampla para sistemas funcionarem, à medida que aprendem e executam funções.

Veja a seguir algumas tecnologias que têm Deep Learning como base.

Assistente virtual

Os assistentes virtuais são cada vez mais úteis e têm conquistado usuários. Siri, Alexa e Cortana são os principais, cada um em sua plataforma e sistema operacional.

Essas tecnologias utilizam o Deep Learning como principal recurso para possibilitar a compreensão do que cada usuário solicita quando ativa o comando de voz.

A fala tem diferentes detalhes que fazem ela ser característica, como a entonação, o idioma e sotaques, o que varia de uma região para a outra.

Quando um comando de voz é feito, a assistente virtual precisa analisar profundamente esse material que recebe, fazendo cruzamentos com os dados, para então obter a compreensão. É o Deep Learning que permite esse resultado!

Reconhecimento facial

Outra tecnologia já amplamente inserida no cotidiano é o reconhecimento facial, amplamente acessível principalmente nos smartphones, que o utilizam como fator de segurança.

A proposta é só liberar o acesso ao aparelho, ou as funcionalidades dele, diante da confirmação de que a face que está de frente para a câmera é realmente a do dono.

O Deep Learning usa a mesma base que explicamos nos comandos de voz: analisa, no momento do cadastro, todas as características detalhadas do rosto do dono do aparelho. Uma vez registradas, essas características são consultadas sempre que o reconhecimento facial é ativado.

O Deep Learning capacita análises mesmo em locais escuros, com o uso de óculos ou com mudanças, como um novo corte de cabelo, por exemplo.

Veículos autônomos

Os veículos autônomos, apesar de serem muito vistos em testes, já funcionam em estruturas menores, para realizar entregas em alguns países.

Eles precisam ter um sistema de navegação apurado e detalhado, já que não dependem de um comando para funcionar.

Como base, eles têm algo parecido com os sistemas de navegação de carros, mas ainda mais eficazes. Acontece que há a necessidade de ter uma tecnologia capaz de lidar com o dinamismo que as ruas oferecem a esses veículos autônomos.

Por isso, o Deep Learning foi visto como a tecnologia ideal, já que o tempo todo ele permite avaliar as condições de navegação e, diante disso, repensar trajetos e identificar pontos específicos, ainda que, por exemplo, esteja nevando e sinalizações estejam encobertas.

Personalização de ofertas

A personalização de ofertas às vezes ainda surpreende os mais desavisados, com sugestões totalmente adequadas ao seu perfil. Bem, trata-se apenas de algoritmos trabalhando o tempo todo para identificar cada uma de suas ações.

Toda vez que você visita um produto em um site, por exemplo, você está emitindo dados que são recolhidos por sistemas de Deep Learning.

É justamente por conta dessa ação que a Netflix consegue indicar filmes e séries dentro do seu gosto pessoal.

Isso não é para espionar você, mas porque a tecnologia de Deep Learning atua recolhendo esses dados e fazendo análises profundas do seu perfil.

O mesmo é feito, por exemplo, pela Amazon para oferecer produtos na página principal quando você a acessa.

 

O que são as redes neurais do Deep Learning?

As redes neurais são inspiradas no funcionamento do cérebro humano. De maneira simples, são um conjunto de campos de neurônios interligados e que trabalham trocando informações.

São essas atividades que nos permitem identificar algo, raciocinar, assimilar algo que lemos ou escutamos, além de uma série de outras atividades simples.

As redes neurais do Deep Learning não são muito diferentes disso, quando pensamos em aprendizado de máquina.

No entanto, em vez de neurônios estamos falando de algoritmos dedicados a analisar profundamente uma ampla quantidade de dados aos quais são expostos.

Em funcionamento, as redes neurais se apropriam desses dados para estudá-los de maneira profunda, realizando testes e cruzando informações para gerar esse raciocínio artificial. É a partir disso que o Deep Learning faz interpretações e toma as decisões certas para oferecer respostas aos comandos que foram solicitados.

Nesse trabalho, as redes neurais trabalham em um constante processo de tentativa e erro, já que o volume de dados é grande.

Na prática, isso funciona como uma espécie de refino das informações, até que seja possível encontrar padrões que ofereçam as respostas certas. Os dados, quando identificados, são catalogados e armazenados para gerar um banco que é útil para o sistema.

 

Qual é a importância do Deep Learning em sistemas inteligentes?

O Deep Learning pode ser entendido como uma tecnologia fundamental para sistemas inteligentes que propõem o aprendizado e, consequentemente, a execução de tarefas avançadas.

Hoje, esse recurso está em expansão e pode ir muito além dos exemplos que você viu ao longo deste post. A perspectiva futura ajuda a entender a relevância dessa tecnologia e, principalmente, onde ela pode chegar daqui a algum tempo.

Entenda mais detalhadamente como Deep Learning impacta a Inteligência Artificial e quais possibilidades são concretizadas pelo funcionamento dessa ciência.

Exploração da estrutura

Sistemas inteligentes precisam ter sua capacidade de processamento elevada ao máximo, o que passa totalmente pela análise de dados.

O Deep Learning, graças à sua estrutura de redes neurais formadas por algoritmos, faz com que toda estrutura tecnológica de processamento seja utilizada. É isso que cria o conceito de “deep”, ou seja, profundidade no trabalho.

Aprendizado de recursos

O aprendizado de máquina foi um avanço realmente relevante para a tecnologia moderna, permitindo que sistemas agissem como pessoas em tarefas.

Mais do que isso, o aprendizado de recursos do Deep Learning traz um aprofundamento que possibilita funcionalidades que ainda são vistas como surpreendentes. O ponto principal é: muito mais será desenvolvido a partir disso!

Escalabilidade das redes neurais

As redes neurais não são estruturas estáticas e predefinidas para funcionarem de determinada maneira e com complexidade de trabalho limitada.

A escalabilidade desses algoritmos é uma característica concreta, o que praticamente remove qualquer limite do processo de análise e entendimento dos dados. Isso gera uma perspectiva de melhoria constante para qualquer sistema.

Na era da transformação digital, o Deep Learning é uma mostra de como vivemos em um período em que a tecnologia é o centro de tudo, desde tarefas simples do cotidiano até a gestão de empresas.

Sistemas estão cada vez mais capacitados a agirem sem a intervenção humana, reproduzindo até mesmo o raciocínio de uma pessoa, inspirado no funcionamento do cérebro.

Você sabia que a Inteligência Artificial pode ser implementada de forma produtiva em diversos tipos de aplicações? Entenda mais sobre isso em nosso post “Como implementar inteligência artificial no meu software?

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