A Inteligência Artificial (IA) não é mais somente tema de filmes de ficção científica. Nos últimos anos, essa tecnologia vem apresentando um desenvolvimento surpreendente e, hoje, está fortemente presente na sociedade e nas empresas. O Deep Learning é um dos frutos desses avanços e ainda possui um grande potencial para crescimento.

As empresas modernas precisam estar atentas a essas inovações tecnológicas para saber como implementá-las em sua operação a fim de melhorar a eficiência e obter melhores resultados. Caso contrário, elas correm o risco de perder a competitividade diante de suas concorrentes.

Veja a seguir quais são os benefícios que o Deep Learning está trazendo e descubra a relação dessa tecnologia com a Inteligência Artificial!

Como Inteligência Artificial e Deep Learning se relacionam?

A IA e o Deep Learning estão intimamente ligados. No entanto, para entender melhor essa relação, é preciso abordar uma outra tecnologia: o Machine Learning. Confira!

O que é IA?

A IA pode ser definida como qualquer algoritmo de computador que possa executar ações de forma inteligente. Em outras palavras, ela usa um modelo estatístico complexo ou instruções do tipo “se isso, então aquilo” para executar tarefas.

Essa tecnologia é “inteligente” porque pode seguir uma série muito complexa de instruções, em vez de apenas responder a um comando único ou básico. Por isso, ela é capaz de impulsionar outras tecnologias, como a Internet das Coisas.

No entanto, nem todas as IA são iguais. De fato, esse é um termo genérico que designa todas as soluções capazes de realizar processos complexos, como o Machine Learning.

O que é Machine Learning?

De maneira simplificado, podemos dizer que Machine Learning é um subconjunto da IA. Essa tecnologia baseia-se em um conjunto de algoritmos que analisam dados, aprendem com eles e aplicam o que aprenderam para tomar decisões inteligentes e executar tarefas.

Exemplos de aprendizado de máquina estão por toda parte. É como a Netflix sabe qual tipo de programa recomendar para você ou como o Facebook reconhece o rosto do seu amigo em uma foto digital.

No entanto, essa não é uma tecnologia autônoma. Geralmente, uma aplicação de Machine Learning é capaz de executar muito aquela ação para qual foi projetada, por mais complexa que seja. Quando variações acontecem, quase sempre é necessária uma intervenção humana para solucionar o problema.

Além disso, nas técnicas tradicionais de aprendizado de máquina, a maioria dos recursos aplicados precisa ser identificada por um especialista para reduzir a complexidade dos dados e tornar os padrões mais visíveis para que os algoritmos funcionem.

O Deep Learning surge exatamente para resolver esse problema.

O que é Deep Learning?

Na prática, o Deep Learning é um subconjunto do Machine Learning que alcança grande poder e flexibilidade. Assim, aprendendo a representar o mundo como hierarquia aninhada de conceitos.

Ou seja, enquanto o Machine Learning é projetado para resolver uma questão específica, o Deep Learning consegue sequenciar várias categorias de forma incremental através de sua arquitetura de camada oculta.

Isso permite que um computador desenvolva uma hierarquia de conceitos complexos a partir de conceitos mais simples.

No entanto, para chegar a esse nível de abstração, o Deep Learning necessita uma quantidade imensa de dados, para aprender os padrões e, assim, permitir níveis mais altos de precisão na solução de problemas significativos.

Como estamos vivendo a era do Big Data, dados não são um empecilho, pelo contrário. Esse é um fator que faz do Deep Learning uma tecnologia muito promissora.

Quais os benefícios do Deep Learning para as empresas?

Entenda a seguir o motivo pelo qual tantas empresas estão em busca de soluções de Deep Learning:

Utilização máxima de dados não estruturados

De fato, grande parte dos dados de uma organização não é estruturada uma vez que são produzidos ou coletados em diferentes tipos de formatos, como fotos, textos etc. É exatamente aí que o Deep Learning se torna mais útil.

Você pode usar diferentes formatos de dados para treinar algoritmos e ainda obter informações relevantes para a finalidade do treinamento.

Eliminação da necessidade de engenharia de recursos

No Machine Learning, a engenharia de recursos (Feature Engineering, em inglês) é um trabalho fundamental, pois melhora a precisão e, consequentemente, os resultados. No entanto, esse processo quase sempre exige conhecimento do domínio sobre um determinado problema.

Uma das maiores vantagens do uso da abordagem de Deep Learning é a capacidade de executar a engenharia de recursos por si só.

Nessa abordagem, um algoritmo varre os dados para identificar os recursos que se correlacionam e depois os combina para promover um aprendizado mais rápido, sem que seja solicitado explicitamente.

Essa capacidade ajuda os cientistas de dados a economizar uma quantidade significativa de trabalho e de recursos.

Capacidade de fornecer resultados de alta qualidade

Os seres humanos ficam com fome ou cansados ​​e, às vezes, cometem erros devido a descuidos ou distrações. Quando se trata de redes neurais, isso não acontece.

Uma vez treinado adequadamente, um modelo de Deep Learning torna-se capaz de executar milhares de tarefas repetitivas e rotineiras em um período relativamente menor do que o necessário para um ser humano.

Além disso, a qualidade do trabalho nunca diminui, a menos que os dados de treinamento contenham dados brutos que não representem o problema que você está tentando resolver.

Esses são apenas alguns dos benefícios que podem obtidos com o uso do Deep Learning. Basicamente, ele permite que as empresas automatizem uma série de atividades, as quais são executadas com alta precisão e em um tempo muito reduzido.

A grande vantagem dessa tecnologia é sua capacidade de executar diversas atividades e, depois de treinada, de aprender a resolver novos problemas, conforme são adicionados novos dados.

Agora você já conhece mais sobre os benefícios do Deep Learning. E que tal  conhecer qual será o papel dos humanos no mundo da Inteligência Artificial? Quer saber como aplicar a tecnologia em sua empresa? Entre em contato conosco!

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