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Afinal de contas, o que é Deep Learning?

Um click, um acesso, um segundo na página. Pronto! Não precisa muito para que um novo dado seja produzido para integrar o gigantesco universo do Big Data, cuja produção de dados é estimada em mais de 4,5 quintilhões de bytes diariamente em todo o mundo[1]. Difícil até de imaginar esse número, não é mesmo?

Mais do que conseguir dimensionar, entender essa avalanche de informações é missão ainda mais complexa. Por isso, só mesmo com o uso de tecnologias inteligentes para conseguir decodificar e analisar esses dados. E assim, auxiliar empresas a compreender comportamentos e tendências, identificar oportunidades e, principalmente, definir suas estratégias de mercado.

Inovação tecnológica

Entre as técnicas de Inteligência Artificial existentes, o Deep Learning – em português, aprendizagem profunda – é considerada a maior disrupção tecnológica da área, que permitiu avanços significativos nos últimos anos nesse processo de análise de dados.

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Você sabe a diferença entre Machine Learning e Deep Learning?

O Deep Learning consiste em uma técnica de Machine Learning que se utiliza de redes neurais profundas para o processamento das informações e a aprendizagem. Diferentemente das outras técnicas existentes, o Deep Learning é capaz de trabalhar com a análise de dados brutos, o que possibilita um campo de atuação mais amplo frente às outras técnicas, e pode classificar informações contidas em diferentes formatos, como: áudios, textos, imagens, sensores e bancos de dados.

Entendendo o Deep Learning

Na prática, quando um sistema inteligente é alimentado por um novo dado, cada neurônio artificial que o compõe esse sistema fica responsável por atribuir um peso àquela informação e transmitir essa avaliação para o próximo nível da rede neural.

No caso de uma imagem, por exemplo, cada camada da rede neural se concentra em algum aspecto específico da imagem e constrói uma compreensão sobre aquilo. Desta maneira, o resultado dessas avaliações é que determinará a saída do sistema.

A ilustração[2] abaixo demonstra esse processo com a entrada de uma imagem de uma tartaruga.

Na entrada, a imagem é dividida em pixels. E nas camadas subsequentes são atribuídos valores e compreensão sobre: os pixels, as arestas das imagens, as combinações da figura, as características da imagem e, por fim, a combinação desses recursos até se chegar à confirmação de que aquela imagem é de uma tartaruga.

O exemplo é simplista, mas as aplicações do Deep Learning são inúmeras. Atualmente, as taxas de acerto verificadas usando sistemas inteligentes superam a capacidade humana no processamento de dados.

Aplicações em Deep Learning

Algumas das possibilidades existentes são:

  • Desenvolvimento de sistemas que fazem o reconhecimento automático de documentos;
  • Combate a fraudes no sistema financeiro, a partir da detecção de anomalias;
  • Compreensão do comportamento do cliente e sua propensão de comprar determinado produto ou serviço;
  • Recomendação de informações, produtos e serviços para clientes;
  • Colaboração para o diagnóstico preciso de doenças;
  • Reconhecimento de voz, face e veículos;
  • Entre outros.

Ficou curioso para entender um pouco mais sobre as aplicações em Deep Learning? Semana que vem vamos falar sobre o cérebro por trás da Inteligência Artificial. Não perca!

[1] Fonte: Sérgio Fontura, líder de Big Data e Analytics da IBM Brasil. https://goo.gl/uwoZk6

[2] Fonte: UK HOUSE OF LORDS, APRIL 2018, pag. 15: https://goo.gl/d9GPwv

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