Publicado em 17 de dezembro de 2018
Hoje em dia, é comum saber que dados são gerados a todo instante, na internet. Entretanto, poucos se dão conta do quão frequente é esse processo. Basta um clique para que novas informações sejam adicionadas à internet e façam parte do grande ecossistema do Big Data — no qual estima-se que mais de 2,5 quintilhões de bytes são criados, por dia ao redor do mundo.
Diante desse cenário, diversas companhias têm desenvolvido meios de aproveitar esse recurso, de modo que, atualmente, é preciso mais do que apenas conseguir mensurar e entender de onde vêm esses dados para que um negócio se mantenha — ou passe a estar — no topo do mercado.
E é aí que entra o Deep Learning e o seu potencial, que torna possível a quantificar, decodificar e analisar o que é coletado, permitindo a compreensão de comportamentos e tendências, definição de estratégias e, consequentemente, o crescimento de negócio.
Assim, preparamos esse post com tudo o que você precisa saber para entender o que é Deep Learning, como essa tecnologia funciona, qual a sua importância para os negócios, além de exemplos práticos da sua utilização em diversas áreas do mercado. Confira a seguir!
Para entender melhor o que é o Deep Learning e seu potencial, é útil conhecer um outro conceito associado, que é o Machine Learning. Essa tecnologia está relacionada à capacidade de computadores realizarem atividades de modo mais flexível, simulando um aprendizado, de acordo com o andamento dos processos.
Além disso, as redes neurais também são um conceito de grande relevância, aqui. No passado, essa tecnologia permitiu o aprendizado automático utilizado na indústria de automóveis e também foram fundamentais para o processo de evolução das buscas na internet. Hoje, um conceito similar vem ganhando espaço no universo da inteligência computacional: o Deep Learning.
Deep learning é uma expressão em inglês que significa “aprendizagem profunda”, na tradução para nosso idioma. De forma sucinta, é possível definir essa ideia como um tema crescente dentro do ramo da inteligência artificial, mas que visa aprender e evoluir de forma mais profunda com a ajuda das redes neurais e, além disso, auxiliar no desenvolvimento dessas redes.
Seu estudo engloba tecnologias como o reconhecimento de fala, processamento de linguagem natural e a visão computacional, de forma que o tema tem se tornado um dos mais buscados dentro do ramo da ciência da computação, atualmente.
Desde a década de 50, as redes neurais vêm sendo aprimoradas e têm se tornado cada vez mais promissoras, principalmente, no ramo empresarial e na automação industrial. Essa é uma tecnologia com um futuro cheio de oportunidades em diversas áreas, que vão desde o entendimento do comportamento de um usuário de e-commerce e marketing até a pesquisa e desenvolvimento em TI e até mesmo na medicina.
Em exemplos do nosso cotidiano, vale lembrar que o Deep Learning também é a tecnologia utilizada por serviços como o Tradutor do Google e a assistente virtual Cortana, da Microsoft além de, é claro, estar relacionado ao entendimento do comportamento do consumidor moderno.
Resumidamente, o Deep Learning torna a inteligência artificial acessível e permite que as máquinas, a partir de então, se tornem mais inteligentes, tendo mais poder de processamento e sendo capazes de reconhecer padrões, imagens e objetos em tempo real.
O Deep Learning traz uma nova abordagem para o modo como resolvemos problemas por meio de computadores. Em um cenário com essa tecnologia, em vez de dizer à máquina como o problema deve ser resolvido, basta que o usuário treine o sistema para saber como resolver o problema por conta própria.
Uma abordagem comum utilizando a inteligência analítica é utilizar os dados disponíveis para criar técnicas ou recursos que geram novas variáveis para, a partir daí definir um modelo analítico e estimar os parâmetros dele.
Essa metodologia pode gerar sistemas de previsão imprecisos e que não trabalham bem em todos os cenários. Sabendo da importância que a qualidade do modelo e das suas características têm para a confiabilidade e precisão dos dados obtidos, importa que esse processo seja bem executado.
Um bom exemplo de uso é ao criar um modelo com engenharia de recursos voltado para a prevenção de fraudes. Normalmente se começa com um grupo de variáveis que por meio de transformação de dados, gerarão o modelo.
Em situações desse tipo, um modelo pode depender de milhares de variáveis, de forma que é preciso moldá-lo e descobrir quais variáveis são relevantes ou não, além de diversas outras considerações. O problema é que ao adicionar mais dados implica na necessidade de refazer todo o processo.
Ao trabalhar com Deep Learning nesse cenário, pode-se substituir o desenvolvimento e especificação desse modelo por definições organizadas em camadas e inteligentes o bastante para aprender a identificar as características escondidas nos dados por meio dos padrões dessas camadas.
Assim, a ideia é que esse poderoso recurso seja utilizado para difundir o uso dos sistemas preditivos à medida que se adaptam, evoluem e recebem novos dados. Além de estar à frente dos métodos tradicionais por conta do seu dinamismo, essa metodologia torna os sistemas preditivos mais eficazes do que modelos baseados puramente em regras de negócio, uma vez que os modelos passam a ser treinados, ao invés de adaptados.
O Deep Learning tem crescido notavelmente nos últimos anos, de modo que se torna natural que esse recurso receba uma atenção especial por parte do mercado. Entretanto, por não se tratar de mais uma tecnologia similar a tantas outras disponíveis — como um framework e linguagem —, observar a sua relevância e potencial se torna uma necessidade para as empresas do futuro.
Avanços já estão sendo feitos em diversas áreas graças ao Deep Learning. Esse é o caso, por exemplo, das traduções automáticas, da percepção de objetos e até mesmo da melhora na compreensão do comportamento de internautas e clientes das lojas online.
Mas a importância do Deep Learning para o futuro das máquinas é ainda maior, de modo que a Google tem investido alto nessa ideia e disponibilizado, inclusive, cursos online sobre o tema, onde é possível compreender melhor como as máquinas aprendem e manipulam os dados nesse conceito.
Deep learning já está em vários pontos da indústria, alguns que talvez nem mesmo imaginamos. Como exemplo, temos:
Reconhecimento de padrões gráficos;
Filtragem de e-mails para o combate de spam;
Detecção de falhas de segurança e fraudes em sistemas;
Previsão de falhas de equipamento;
Identificação de emoções em imagens;
Melhoria da experiência dos usuários na navegação online;
Otimização de anúncios em tempo real;
Obtenção de vantagem competitiva por meio da análise de comportamento dos consumidores;
Além disso, com a grande quantidade de informação disponível hoje na internet, o Deep Learning se mostra fundamental para a tarefa de filtrar esses dados, transformando-os em uma mescla útil para empresas e usuários.
De forma sucinta, tanto o Machine Learning quanto o Deep Learning são tecnologias que automatizam o desenvolvimento de modelos de análise de dados e, com isso, nos aproximam do conceito de inteligência artificial e as suas possibilidades.
Ambas as técnicas já estão presentes em vários cenários e dispositivos do nosso cotidiano, como nos filtros antispam e análise comportamental — que já abordamos —, mas seu poder vai além e também vem sendo explorado no desenvolvimento de carros autônomos. Ainda assim, é comum que existam dúvidas entre o que o Machine Learning e o Deep Learning — ou até mesmo o Data Science — significam e quais as diferenças entre eles.
O Machine Learning também é conhecido como aprendizagem de máquina e é uma tecnologia que visa desenvolver regras e métodos para a análise de dados. Após isso, por meio de diversos cálculos e cruzamento de dados, pode-se extrair informações rápidas e relevantes para o usuário.
Desse modo, humanos podem obter resultados de padrões e análises em um espaço de tempo muito menor, quando comparado ao trabalho humano.
Enquanto isso, trabalhando em conjunto, temos o Deep Learning. Ele é, sucintamente, um meio de facilitar a implantação do Machine Learning e aborda, também, a possibilidade de fazer as máquinas pensarem como humanos — ou o mais próximo possível disso —, como já abordamos.
O Deep Learning tem auxiliado na evolução de várias áreas e se mostrado um ótimo recurso para as companhias que abraçam a transformação digital.
Por meio dessa tecnologia, as empresas agora contam com um meio ainda mais eficiente de analisar dados e automatizar a elaboração de sistemas, já que permite o desenvolvimento de regras de análise e tem poder para estudar dados — e aprender com eles — em uma velocidade jamais vista no mercado.
Além disso, utilizar Deep Learning facilita a adoção de tecnologias relacionadas, como o Machine Learning e o Data Science, uma vez que todos esses conceitos estão conectados um ao outro.
Com isso, é possível melhorar a experiência de navegação de usuários, otimizar anúncios, evitar falhas humanas e de hardware ou, ainda, melhorar a eficácia de suas análises de Big Data e desenvolver abordagens combinando os avanços da computação nesse campo.
O alto desempenho proporcionado pelo Deep Learning também permite que problemas sejam identificados de forma rápida e, além disso, já contar com as melhores soluções, o que otimiza drasticamente a tomada de decisões e a produtividade como um todo. Assim, consequentemente, haverá uma economia de tempo e custos para o negócio.
A aprendizagem contínua também faz com que o negócio se adapte constantemente às necessidades do mercado, gerando resultados mais atualizados e precisos — uma grande vantagem competitiva.
O Deep Learning é uma tecnologia com infinitas possibilidades e que pode ser aplicada em qualquer setor do mercado. Conheça a seguir algumas soluções que já vêm usufruindo desse conceito!
Com Deep learning, é possível acompanhar um vídeo sem som e gerar um áudio correspondente às imagens. Desse modo, se algum personagem realiza uma ação com som — como utilizar uma máquina de escrever, bater um prego ou quebrar um copo —, a tecnologia identifica o que aconteceu e cria o som adequado para a cena.
Fotógrafos e designers já sabem que é muito simples reduzir a qualidade de uma imagem. Entretanto, aumentar essa característica é que se torna um problema. Nesse cenário, o Deep Learning já trabalha com meios que melhoram a qualidade de fotografias.
Ao realizar essa tarefa, os recursos computacionais também adicionam detalhes que seriam imperceptíveis em resoluções mais baixas.
Dar cor a imagens antigas é um trabalho complexo e que requer bastante habilidade humana. Nesse cenário, o Deep Learning já é capaz de alcançar ótimos resultados em questão de segundos.
Isso ocorre por meio de redes neurais que ajudam a ter a noção necessária das cores de cada objeto presente na fotografia. Além disso, esse recurso também é utilizado ao colorir filmes antigos.
Uma outra capacidade do Deep Learning é a criação de obras de arte a partir do conhecimento prévio sobre o estilo de determinado autor.
Para isso, os algoritmos podem partir, por exemplo, de imagens ou até mesmo rascunhos do que se deseja. A partir daí as redes neurais são utilizadas para replicar o estilo e os padrões encontrados.
Uma máquina com Deep Learning também é capaz de gerar textos de forma autônoma, mas não apenas com linguagem técnica.
As redes neurais podem ajudar, por exemplo, na criação de textos artísticos, onde, teoricamente, seria necessária a intervenção da criatividade humana — como poesias e roteiros de peças de teatro.
Sabemos que o Deep Learning é capaz de realizar diversas atividades incluindo reconhecimento facial e de objetos. Com essa capacidade, também se torna possível a criação de legendas descritivas para imagens, tudo isso com alta precisão e nível de detalhes.
Esse é um cenário que ainda conta com a possibilidade de falhas, mas com todo o investimento na área, a tendência é que esses erros sejam reduzidos consideravelmente, ou até eliminados.
A indústria de carros autônomos é um dos maiores campos de atuação de tecnologias como o Deep Learning.
Além disso, as redes neurais vêm sendo treinadas para compreender melhor as questões, como angulação de direção e a detecção de pessoas, animais ou outros veículos na estrada.
Ainda, a inteligência contida em um veículo dessa categoria também conta com Deep Learning, que é utilizado para aprender mais sobre o comportamento e fazer previsões relacionadas a outros motoristas, o que ajuda na prevenção de acidentes.
Na área da saúde, o Deep Learning também tem se mostrado extremamente útil ao realizar diagnósticos com base em imagens e superando, em determinados casos, a precisão dos profissionais humanos.
A Enlitic — uma startup norte-americana que trabalha com essa tecnologia — aponta que o seu sistema de Deep Learning consegue identificar câncer de pulmão com 50% mais acertos do que os radiologistas, por exemplo.
Deep Learning transformou a forma como as empresas podem ir além por meio da tecnologia da informação, fazendo com que a inteligência de processamento se tornasse mais acessível. Além de ser uma vantagem para a companhia — que usufrui da otimização nos processos —, os clientes também passam a ser beneficiados com produtos e serviços de qualidade.
Essa implementação também muda a forma como os sistemas são desenvolvidos, já que agora a parte lógica do desenvolvimento de software passa a ser uma questão a ser trabalhada pelo profissional que treina o sistema.
Desse modo, o Deep Learning abre portas para soluções ainda mais complexas e completas do que temos visto. Confira a seguir as principais vantagens em utilizar essa tecnologia!
Hoje o mundo está repleto de informações úteis graças ao alcance da internet e todo o conteúdo que é criado nela, todos os dias. Infelizmente, a maior parte desses dados não está estruturada de forma relevante, impedindo que negócios os utilizem para a geração de insights, por exemplo.
Com o Deep Learning, essa realidade muda, de modo que agora as empresas podem contar com sistemas que organizam esse mar de dados de forma utilizável e que gere, de fato, vantagem competitiva para a empresa.
Passou a ser comercialmente viável estudar esses dados — mesmo que em grandes quantidades — e aprender com eles. Pode-se, nesse cenário, desenvolver algoritmos que realizam previsões de mercado, conectam dados e geram informações relevantes e até mesmo ajudam no desenvolvimento de novos produtos por conta de um maior conhecimento sobre o público-alvo.
Sabemos que soluções baseadas em Deep Learning são capazes de automatizar várias tarefas e até mesmo dispensar intervenção humana. Isso tudo de forma ainda mais rápida e precisa.
Com isso, um funcionário que realizava uma tarefa que passa a ser automatizada pode ser realocado para outro setor da empresa — de caráter mais estratégico, por exemplo —, fazendo com que haja um ganho em produtividade para o negócio mesmo sem a contratação de novos colaboradores.
Além do notável ganho em produtividade, uma empresa que adota tecnologias baseadas em Deep Learning também passa por uma redução de custos nas suas tarefas.
Uma das formas de enxergar isso na prática é perceber que agora será possível substituir alguns serviços disponibilizados por terceiros, pelos processos automáticos e internos, que continuarão a ser feitos com qualidade, mas com um custo menor.
Essa automatização também evita erros de contagem no caixa da empresa e desperdício de insumos, tornando tudo mais funcional e prático.
Para muitos, o Deep Learning pode parecer uma tecnologia em fase inicial, com projetos que são apenas experimentos para o futuro — ainda mais por ser uma tecnologia que está sendo aprimorada. Entretanto, é importante notar que a realidade tem se mostrado bastante diferente, como sistemas maduros e que já geram resultados confiáveis para as instituições e seus clientes.
A seguir, mostramos algumas das principais áreas onde o Deep Learning já vem sendo popularmente utilizado. Confira!
O Deep Learning vem sendo amplamente utilizado em sistemas de reconhecimento de voz. Entre os principais serviços nesse cenário, podemos citar os assistentes de voz das gigantes da tecnologia.
A Cortana, da Microsoft, a Siri, da Apple e o Google Assistant contam com essa tecnologia em seus sistemas para melhorar o reconhecimento de padrões de fala e fornecer respostas mais precisas aos usuários.
Com o Deep Learning e as redes neurais é possível analisar textos antigos e processar as informações contidas neles.
Na mineração de texto, essa especialização também pode ser utilizada para identificar padrões em feedbacks, reclamações de usuários, relatórios e boletins informativos, melhorando o conhecimento da empresa a respeito dos seus clientes.
Sabemos que duas das aplicações práticas do Deep Learning é a criação de legendas descritivas com base em imagens.
Esse recurso, quando unido ao reconhecimento de imagens, pode ser utilizado para ainda mais fins, como em investigações criminais onde é necessário analisar milhares de imagens de sistemas de vigilância ou obtidas por meio de testemunhas de um acontecimento.
Empresas como Netflix e Spotify são as principais responsáveis por popularizar a ideia de sistemas de recomendação. A Netflix, sugere filmes que o usuário poderá se interessar, com base no que foi assistido anteriormente e nas classificações feitas. De modo semelhante, o Spotify conta com algoritmos que analisam o gosto musical do usuário e criam listas de reprodução com base nos dados obtidos.
Em ambos os casos, o Deep Learning está presente e somado a tecnologias como Data Science e Machine Learning, que trabalham para aprimorar as recomendações nos mais diversos cenários.
Assim, nota-se que as grandes empresas já têm investido alto no desenvolvimento de tecnologias baseadas em Deep Learning e que já é possível perceber resultados reais desse investimento.
Entretanto, todo esse poder de análise de dados não é mais restrito às gigantes da área. A verdade é que as pequenas e médias empresas também podem usufruir dessas vantagens, otimizando processos e melhorando a experiência de seus clientes.
Apesar disso, é importante notar que, por ser uma tecnologia relativamente complexa e que precisa ser adequadamente treinada, é fundamental contar com uma empresa especializada no assunto, de modo que se possa obter o máximo de desempenho e precisão.
E aí, gostou de conhecer o Deep Learning? Então compartilhe esse post nas suas redes sociais para que mais pessoas saibam o que é essa tecnologia e como ela atua!