- 7 minutos
- ago 5, 2024
A transformação digital significou um divisor de águas para o mundo corporativo, promovendo maior eficiência em todos os setores.
Contudo, graças a tecnologias como o Deep Learning — ramo da Machine Learning —, as máquinas conseguiram ir além da automatização de tarefas, passando a atuar em um processo de aprendizado contínuo. Hoje, elas conseguem pensar e agir de forma independente.
Quer entender melhor o conceito, e como essa ferramenta pode influenciar os resultados da sua empresa? Confira todos os detalhes que abordamos nesse post!
Deep Learning é um subcampo do Machine Learning que utiliza redes neurais artificiais com muitas camadas (ou “profundas”) para modelar e entender padrões complexos em grandes volumes de dados. É uma técnica que permite que os sistemas de aprendizado de máquina realizem tarefas avançadas, como reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural e jogos complexos.
O ponto de partida para abordarmos esse conceito é a teoria de que é possível que as máquinas aprendam sem que todas as suas atividades devam ser previamente programadas.
Mas, enquanto no Machine Learning utiliza-se uma série de algoritmos para a coleta, análise e “aprendizado” a partir das interações do sistema, tudo isso com o apoio do Big Data, no Deep Learning o aprendizado é construído por meio da implementação de redes neurais.
Outra diferença do Deep Learning para os demais aprendizados de máquina é que, neste método, parte do pré-processamento é dispensado — seus algoritmos conseguem processar dados não estruturados, como texto e imagens, e automatizar a extração de recursos.
Na prática, isso significa que suas funcionalidades não dependem da intervenção de especialistas humanos.
Um exemplo bem próximo do Deep Learning no nosso dia a dia são as redes sociais, que utilizam a tecnologia para recomendar perfis, páginas e produtos alinhados com o perfil de cada usuário.
Assim como diversas tecnologias da transformação digital, o funcionamento do Deep Learning tem como ponto de partida a análise de dados. Para que os seus objetivos sejam alcançados, as informações que vão alimentar esse sistema são processadas em camadas.
A dinâmica é basicamente a seguinte: na primeira camada os dados são inseridos para a análise e a última acontece a projeção dos resultados. Entre elas, pode haver uma ou várias camadas escondidas, conforme as operações estruturadas pela empresa.
Uma vez que os algoritmos recebem uma informação de entrada, eles conseguem distinguir detalhes, que serão passados aos neurônios.
Então, os neurônios realizam cálculos matemáticos e categorizam cada um dos dados analisados em diferentes pesos. Nessa divisão é levado em conta a relação entre o detalhe analisado e o resultado final esperado.
Por fim, os resultados são passados para uma função de ativação. Nesta etapa, alguns neurônios são selecionados para dar continuidade ao processamento, até chegar na última camada, onde se chega a uma conclusão.
Lembrando que, a empresa pode escolher o modelo de sua preferência: Tensorflow, Keras, Caffe, PyTorch, entre outras.
Além disso, também é possível gerenciar seus experimentos por meio de diferentes ferramentas, como biblioteca Python, Interface da Linha de Comandos (CLI) e Interface com o Usuário Interativa.
Entre os principais modelos de Deep Learning destacamos:
As Redes Neurais Convolucionais (CNNs) são especialmente eficazes em tarefas de visão computacional, como reconhecimento de imagem e detecção de objetos.
Elas utilizam convoluções para extrair características espaciais dos dados de entrada (imagens), seguidas de camadas de pooling para reduzir a dimensionalidade e camadas totalmente conectadas para a classificação final.
Alguns exemplos de CNNs são: reconhecimento de dígitos manuscritos e classificação de imagens.
Redes Neurais Recorrentes são ideais para dados sequenciais, como séries temporais e processamento de linguagem natural (NLP). Elas possuem conexões recorrentes que permitem que informações passadas influenciem a saída atual, tornando-as capazes de processar sequências de dados.
Aplicações típicas de RNNs incluem previsão do tempo, geração de texto e tradução automática.
Redes Long Short-Term Memory são um tipo especial de RNN projetado para aprender dependências de longo prazo.
Elas utilizam células de memória que podem manter informações por longos períodos, superando problemas de desvanecimento de gradiente comuns em RNNs tradicionais. Isso as torna particularmente úteis para modelagem de séries temporais, reconhecimento de fala e tradução automática.
Redes de Memória de Curto Prazo Relacionadas (GRU) são similares às LSTMs, mas com uma arquitetura mais simples. Elas utilizam portas de atualização e reinicialização para controlar o fluxo de informações, simplificando o processo de aprendizado. GRUs também são usadas em previsão de séries temporais e processamento de linguagem natural.
Autoencoders são usados para aprender representações compactas e descompactadas dos dados. Eles são compostos por uma parte de codificação que reduz a dimensionalidade dos dados e uma parte de decodificação que reconstrói os dados originais a partir dessa representação compacta. Aplicações típicas incluem redução de dimensionalidade, detecção de anomalias e geração de dados sintéticos.
Redes Neurais Convolucionais de 3D (3D-CNNs) são uma extensão das CNNs tradicionais para trabalhar com dados volumétricos. Elas utilizam convoluções tridimensionais para processar dados 3D, como vídeos ou imagens médicas. Aplicações típicas incluem análise de vídeos e imagens de ressonância magnética.
Cada um desses modelos é projetado para lidar com tipos específicos de dados e problemas, aproveitando a profundidade e complexidade das redes neurais profundas para obter resultados superiores em diversas aplicações.
Diante de um mercado cada vez mais competitivo, e com o imenso volume de dados gerados diariamente, orientar todos os passos da empresa pela inteligência extraída dessas informações se tornou uma questão de sobrevivência.
Nesse cenário, a tecnologia Deep Learning garante uma leitura mais precisa das expectativas do público-alvo e também dos processos empresariais que necessitam de melhorias. Isto é, ela permite que as empresas lidem de maneira mais inteligente com as suas demandas.
Com os insights oferecidos pelo Deep Learning, a gestão empresarial se torna mais assertiva, uma vez que os indicadores e relatórios apresentam uma maior precisão sobre o panorama das operações internas e externas do negócio. Logo, a tendência é que os seus resultados também sejam superiores.
A Inteligência Artificial é o campo mais amplo que abrange a criação de máquinas inteligentes. Enquanto isso, Machine Learning é um método dentro da IA que permite o aprendizado a partir de dados. Já o Deep Learning é uma técnica avançada de Machine Learning que utiliza redes neurais profundas para resolver problemas complexos.
Abaixo, entenda a diferença entre os conceitos com mais detalhes.
A IA é o campo da ciência da computação dedicado a criar sistemas que podem realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana, como raciocínio, aprendizado e percepção.
Exemplos de IA incluem assistentes virtuais como Siri e Alexa, sistemas de recomendação de filmes ou produtos e diagnósticos médicos assistidos por computador, e vários outros.
Machine Learning é um subcampo da IA que se concentra no desenvolvimento de algoritmos que permitem aos computadores aprenderem a partir de dados, sem serem explicitamente programados para cada tarefa específica. Isso é feito treinando modelos com grandes conjuntos de dados para identificar padrões e fazer previsões.
Aplicações comuns de Machine Learning incluem filtragem de spam em e-mails, reconhecimento de voz e sistemas de recomendação.
Deep Learning é um subcampo do Machine Learning que utiliza redes neurais artificiais com muitas camadas para modelar e entender padrões complexos em grandes volumes de dados.
Essas redes são especialmente eficazes em tarefas como reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural e jogos de vídeo. Como exemplo: reconhecimento de objetos em fotos, tradução automática de idiomas e sistemas avançados de assistentes virtuais.
A tecnologia de deep learning tem auxiliado no avanço em várias áreas do conhecimento, assim como no desenvolvimento de diversas soluções. Sua importância é tal que o Google, recentemente, disponibilizou um curso gratuito sobre o assunto por meio da plataforma TensorFlow.
Para quem ainda não conhece, essa tecnologia permitiu a criação de diversas aplicações práticas para a inteligência artificial, como desenvolvimento de carros autônomos, diagnósticos de saúde automatizados em apoio a médicos, entre outras soluções.
Sua principal aplicação, hoje, é em soluções para o reconhecimento da fala, o processamento da linguagem natural e a visão computacional. O Google Tradutor, por exemplo, utiliza a deep learning. Entre as várias possibilidades de aplicação, também podemos destacar:
O Deep Learnig possui inúmeras aplicações na atuação de uma empresa e, por isso, também assegura uma gama diversificada de vantagens.
São vários, como a redução de custos por uma melhor eficiência dos processos, o cometimento de menos erros por parte da interação humana nas tarefas e uma melhor produtividade da equipe, que contará com informações mais precisas e confiáveis.
Uma das grandes vantagens de desenvolver estruturas de rede neural é a sua capacidade de personalização — os ativos são alocados conforme as necessidades de cada empresa e, consequentemente, o pagamento pelo uso da tecnologia é proporcional aos recursos utilizados em cada tarefa. Traduzindo: a empresa paga apenas pelo que consome.
Com o apoio das arquiteturas neurais do Deep Learning, as informações ficam conectadas em um fluxo contínuo de dados e aprendizado.
Deste modo, os colaboradores têm mais facilidade para acessar e compartilhar dados comuns, em tempo real, favorecendo o trabalho em equipe.
Acima de tudo, o Deep Learning abre portas para processos muito mais práticos e intuitivos, permitindo que a empresa desenvolva não apenas uma performance otimizada, mas também elimine uma série de gargalos do seu orçamento.
Por funcionar 24/7, as redes neurais representam uma oportunidade para escalar os processos de uma empresa.
Adotar o Deep Learning também é uma peça-chave para diminuir a exposição da empresa a ataques e outras falhas de segurança. Isso porque, os algoritmos podem ser usados para identificar padrões perigosos, que indicam possíveis ações fraudulentas, e assim mitigar riscos.
Quando há investimento na capacidade de aprendizado das máquinas, as operações da empresa passam a ser organizadas e direcionadas pelos algoritmos.
Isso significa que suas atividades são estruturadas e realizadas seguindo uma lógica de prioridades. Com isso, os níveis de produtividade são elevados.
Nesse cenário, mesmo tarefas mais analíticas, como a criação de relatórios, podem ser tranquilamente desenvolvidas pelo sistema. De modo geral, o Deep Learning consegue realizá-las em muito menos tempo e com o máximo de precisão.
Como vimos, as empresas têm muito a ganhar com o desenvolvimento de soluções tecnológicas baseadas na inteligência do Deep Learning.
Além de ajudar a fortalecer os processos e proporcionar uma configuração única para sua rotina de trabalho, a tecnologia permite que os profissionais direcionem seus esforços para os pontos mais estratégicos do negócio.
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