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!

Afinal, o que é Deep learning?

De forma resumida, podemos definir o Deep learning, ou aprendizagem profunda em português, como uma rede neural de três ou mais camadas, desenvolvida para simular o funcionamento do cérebro humano a partir de algoritmos. 

Uma tecnologia que está profundamente ligada à Inteligência Artificial (IA) e ao Machine Learning.

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.

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Como funciona?

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.

Qual a importância do Deep Learning?

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.

Como o Deep Learning tem aplicabilidade nas empresas?

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:

• melhoramento da experiência dos clientes na interação com a empresa;
• otimização das campanhas de marketing com uma análise sólida de comportamentos;
• compreensão e análise de sentimentos por meio da leitura da linguagem natural;
• melhoramento das ofertas de acordo com a navegação e os interesses dos clientes;
• previsão de falhas em processos e máquinas;
• melhoramento da precificação de produtos e serviços conforme as reações dos consumidores;
• detecção de tentativas de fraudes;
• reconhecimento de padrões de navegação e comportamento;
• filtragem de spams e mensagens indesejáveis em e-mails;
• prevenção contra invasões e roubos de informação confidencial sob a tutela da empresa;
• reconhecimento de imagens.

Quais os seus benefícios?

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.

Inteligência sob demanda

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.

Colaboração da equipe

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.

Economia de custos

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.

Segurança

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.

Produtividade

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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