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- ago 5, 2024
Machine Learning e Deep Learning são conceitos fundamentais para compreender a Inteligência Artificial (IA) e aproveitá-la ao máximo, colocando sua empresa à frente da concorrência.
Ambos desempenham um papel crucial na evolução tecnológica, proporcionando vantagens estratégicas ao permitir o aprimoramento contínuo das operações empresariais.
As tecnologias têm impactado setores diversos de maneira significativa. No entanto, enquanto muitos ainda associam as máquinas a tarefas automatizadas, a inteligência artificial vai muito além disso, permitindo que as máquinas realizem funções cada vez mais complexas e inteligentes.
Para aqueles que buscam maior eficiência nos negócios, o Machine Learning e Deep Learning são ferramentas que podem impulsionar o crescimento e as oportunidades.
Neste artigo, explicaremos o significado de cada um desses termos e exploraremos suas aplicações práticas no ambiente empresarial. Boa leitura!
O Machine Learning (ou aprendizado de máquina) é uma forma de inteligência artificial que permite que aplicações de software consigam reproduzir a capacidade de raciocínio do ser humano e executar tarefas sem a intervenção de pessoas.
A ideia é que elas possam oferecer alternativas e soluções mesmo sem ser programadas para isso, pois são capazes de aprender com as informações que lhes são fornecidas ao longo do tempo.
A premissa básica para isso acontecer é a combinação de algoritmos com o Big Data. É que as máquinas dependem da criação de algoritmos para aprenderem a ler e compreender os novos dados que alimentam seu sistema, além de uma análise estatística para determinar respostas em um número finito de possibilidades.
Os principais tipos de Machine Learning são: aprendizado supervisionado, não supervisionado, semi supervisionado e por reforço.
Cada tipo representa a forma que os algoritmos aprendem a partir dos dados.
No aprendizado supervisionado, o modelo é treinado com um conjunto de dados rotulados, ou seja, cada entrada vem acompanhada de sua saída esperada.
O objetivo do algoritmo é identificar padrões nos dados para prever a saída correta para novas entradas.
Esse tipo de aprendizado é utilizado em tarefas como classificação (ex.: identificação de e-mails como spam ou não) e regressão (exemplo: prever preços de imóveis com base em características).
No aprendizado não supervisionado, o modelo trabalha com dados não rotulados, ou seja, não há uma resposta pré-definida para as entradas. O algoritmo tenta identificar padrões ou estruturas ocultas nos dados, como agrupamentos (clusters) ou associações.
Esse método é usado, por exemplo, para segmentar clientes com base em comportamento ou encontrar padrões em grandes conjuntos de dados.
O aprendizado semi supervisionado combina elementos dos dois tipos anteriores. O modelo é treinado com um pequeno conjunto de dados rotulados e uma grande quantidade de dados não rotulados.
Essa abordagem é útil quando rotular todos os dados é caro ou demorado, sendo usada em diversas aplicações, como o reconhecimento facial, em que alguns rostos estão identificados, mas a maioria não.
No aprendizado por reforço, o modelo aprende por meio de tentativa e erro, recebendo recompensas ou penalidades com base nas ações que realiza.
Esse tipo de aprendizado é ideal para situações em que as decisões precisam ser tomadas em sequência, como no treinamento de robôs, em jogos de estratégia ou na otimização de sistemas complexos, como redes de tráfego.
Para entender como o Machine Learning funciona, nada melhor do que alguns exemplos práticos. Confira a seguir.
Considerando o perfil do consumidor moderno e todos os hábitos construídos na era digital, já não é novidade que as experiências personalizadas se tornaram um ponto de extrema relevância para quem deseja se destacar em qualquer mercado.
Nesse cenário, a tecnologia do Machine Learning pode ser uma ótima aliada para a recomendação de produtos aos seus clientes.
Interações com a marca, histórico de compras, buscas online. Tudo isso pode ser utilizado pelas máquinas para identificar as preferências e necessidades de cada potencial comprador para, então, oferecer produtos e serviços que, de fato, são de seu interesse.
Resumindo, o algoritmo aprende com os dados anteriores e faz previsões sobre os próximos passos do usuário. Quanto mais informações, melhores as chances de sucesso nas recomendações.
Outra aplicação do Machine Learning nas operações empresariais são os chatbots — programas que simulam uma conversa humana e, por isso, utilizados para automatizar diálogos com os clientes em tempo real.
Graças a essa tecnologia, os bots conseguem entender e resolver as solicitações dos consumidores, sem a intervenção de um funcionário.
Assim, a empresa aumenta sua agilidade e eficiência nos atendimentos, o que não só gera mais satisfação do cliente como também libera os profissionais para tarefas mais complexas.
O Deep Learning é outro dos aspectos da Inteligência Artificial. Esse recurso simula exatamente a forma de aprendizado utilizada pelos seres humanos na hora de compreender uma nova informação e dá às máquinas a capacidade de fazer o mesmo.
Por isso, de maneira simplista, o Deep Learning (ou aprendizado profundo) seja uma forma de automatizar a análise preditiva.
Isso acontece porque enquanto mecanismos de aprendizado de máquina geralmente são lineares, os de Deep Learning são encadeados hierarquicamente, permitindo análises mais complexas e abstratas.
O resultado desse encadeamento hierárquico é um monte de transformações não-lineares que se configuram em modelos estatísticos. Conforme o sistema coleciona uma porção deles, é capaz de entender melhor o que está acontecendo ao seu redor.
No Deep Learning, o aprendizado é construído por meio de redes neurais, e suas funcionalidades não dependem da intervenção de especialistas humanos.
O decaimento da taxa de aprendizagem (learning rate decay) é uma técnica usada no treinamento de redes neurais para ajustar, aos poucos, a velocidade com que o modelo aprende. No início, a taxa de aprendizado é mais alta para que o modelo consiga fazer mudanças grandes e rápidas nos cálculos.
Conforme o treinamento avança, essa velocidade diminui gradativamente, o que ajuda o modelo a estabilizar e encontrar a melhor solução possível. Isso evita que ele “passe do ponto” (overshooting) ao tentar melhorar, garantindo resultados mais precisos.
A transferência de aprendizado (transfer learning) é uma técnica que reutiliza um modelo já treinado em uma grande base de dados para resolver uma nova tarefa.
Esse modelo pré-treinado funciona como um ponto de partida, pois já aprendeu padrões básicos, como formas em imagens ou padrões em textos.
Isso economiza tempo e esforço, especialmente quando há poucos dados disponíveis para treinar do zero, sendo muito usada para reconhecimento de imagens e processamento de linguagem natural.
O treinamento do zero (training from scratch) envolve a criação e treinamento de uma rede neural completamente nova, sem usar modelos pré-treinados. Nesse caso, os pesos da rede são inicializados aleatoriamente, e o modelo aprende a partir de dados brutos.
Esse método é ideal para problemas muito específicos ou quando não há modelos pré-treinados disponíveis. No entanto, ele exige um grande conjunto de dados e poder computacional, tornando-o mais desafiador e custoso.
Dropout é uma técnica usada no treinamento de redes neurais para evitar que o modelo fique “viciado” nos dados de treinamento e não funcione bem com novos dados.
Durante o processo de aprendizado, alguns neurônios da rede são desligados aleatoriamente em cada rodada, o que força o modelo a encontrar soluções mais variadas e confiáveis, sem depender demais de partes específicas da rede.
O Deep Learning tem diversas aplicações no mercado, sendo fundamental para a implementação de soluções inovadoras e de alto impacto em vários setores.
Em plena era digital, você provavelmente já ouviu falar das assistentes virtuais Alexa, Siri e Cortana.
E, assim como elas oferecem funcionalidades em comum, também existem muitas semelhanças com a estrutura de funcionamento: todas elas usam aprendizagem profunda para entender e interagir com as pessoas da maneira mais natural possível.
Um bom exemplo de aplicabilidade do Deep Learning no nosso dia a dia é o reconhecimento facial, utilizado por muitas empresas para validação de cadastros, métodos de pagamento, enfim, identificar clientes e usuários com segurança.
As redes sociais representam uma fonte rica de insights para o planejamento estratégico de uma empresa e, ao mesmo tempo, um importante canal de comunicação com o público-alvo.
Nesse sentido, o Deep Learning pode ajudar no trabalho de segmentação, tornando possível a recomendação de perfis, páginas e produtos alinhados com o perfil de consumo de cada usuário.
Machine Learning e Deep Learning são formas de inteligência artificial que permitem que as máquinas interajam com mais eficiência com os seres humanos. Ambos são muito importantes para entender e dominar a Inteligência Artificial, mas eles não são o mesmo.
A diferença entre Machine Learning e Deep Learning não é tão difícil de se compreender. O Deep Learning é, efetivamente, um tipo de Machine Learning, mas não é o único que existe nem o mais tradicional.
Quando voltamos às premissas básicas, Machine Learning é toda a prática de usar algoritmos para entender dados. O Deep Learning, por outro lado, é a prática de usar apenas algoritmos para fazer isso, sem a supervisão de nenhum tipo de agente humano.
Investir em Machine Learning e Deep Learning é uma estratégia que permite transformar dados em decisões inteligentes, otimizar processos e criar soluções inovadoras para a empresa.
O Machine Learning utiliza dados históricos para identificar padrões e fazer previsões, sendo aplicado em áreas como a detecção de fraudes financeiras, a personalização da experiência do cliente, a análise preditiva para manutenção industrial e a otimização de processos logísticos.
Esse uso de dados históricos ajuda a reduzir custos e aumentar a precisão das decisões.
Já o Deep Learning é indicado para problemas mais complexos que envolvem grandes volumes de dados não estruturados. Suas aplicações incluem a análise de imagens médicas para diagnóstico, o reconhecimento de voz em assistentes virtuais e a tradução automática, proporcionando soluções de alto impacto e inovação.
Empresas que adotam essas tecnologias avançadas conseguem aprimorar seus produtos e serviços, além de explorar novas oportunidades em áreas como saúde, transporte e atendimento ao cliente.
O Google utiliza Machine Learning e Deep Learning em diversas aplicações para aprimorar seus produtos e serviços:
Um caso bastante comentado foi quando um computador pôde vencer o melhor jogador do jogo de tabuleiro Go. Para isso, foram usadas tecnologias como o Machine Learning e Deep Learning, a fim de entender completamente a dinâmica do jogo e o que poderia ser feito pela máquina para competir com a inteligência humana.
Na corrida pelas inovações tecnológicas, investir em Machine Learning e Deep Learning pode ser a chave para fortalecer os processos empresariais e proporcionar uma configuração única para suas estratégias de trabalho.
Gostou de conhecer um pouco sobre o Machine Learning e Deep Learning? Para dar continuidade ao seu aprendizado, entenda melhor a Inteligência Artificial e seus benefícios!
O Machine Learning utiliza algoritmos para aprender com dados e exige interferência humana para selecionar características importantes. Já o Deep Learning, uma subárea do Machine Learning, usa redes neurais profundas para processar grandes volumes de dados de forma autônoma.
Deep Learning é uma técnica de inteligência artificial que utiliza redes neurais com várias camadas para analisar grandes quantidades de dados. O sistema é capaz de aprender a identificar padrões e realizar tarefas complexas, como reconhecimento facial, compreensão de textos e diagnósticos médicos, simulando processos cognitivos humanos.
Créditos da imagem: Freepik
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