Entenda o que é Deep Learning e como ele otimiza nossas vidas

Entenda o que é Deep Learning e como ele otimiza nossas vidas 6
A Inteligência Artificial está em constante evolução e o Deep Learning é próximo passo dessa ciência

Deep Learning é um termo que volta e meia aparece em conversas sobre todas as possibilidades das máquinas aprenderem a fazer coisas que os humanos fazem atualmente em fábricas, armazéns, escritórios e residências. Enquanto a tecnologia está evoluindo rapidamente (junta de nossos medos e excitações), termos como inteligência artificial, aprendizado de máquina e Deep Learning (Aprendizado Profundo, em português) podem deixá-lo perplexo.

Neste artigo, iremos te ajudar a resolver a confusão em torno do conceito e funcionamento do Deep Learning e iremos demonstrar os 8 exemplos práticos que esclarecem o uso atual desse tipo de tecnologia nos dias de hoje.

O que é deep learning?

O campo da inteligência artificial se resume a quando as máquinas podem realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana. A Inteligência artificial engloba diversar técnicas, entre elas o Aprendizado de Máquina (Machine Learning, em inglês), onde as máquinas podem aprender por experiência e adquirir habilidades sem envolvimento humano.

Já o Deep Learning é um subconjunto do aprendizado de máquina em que redes neurais artificiais, algoritmos inspirados no cérebro humano, aprendem com grandes quantidades de dados. Da mesma forma que aprendemos com a experiência, o algoritmo de aprendizagem profunda executaria uma tarefa repetidamente, cada vez ajustando-a um pouco para melhorar o resultado.

Se as redes neurais são capazes de simular redes de neurônios, o Deep Learning vai mais longe
Se as redes neurais são capazes de simular redes de neurônios, o Deep Learning vai mais longe

Referimo-nos à “aprendizagem profunda” porque as redes neurais têm várias camadas (profundas) que permitem o aprendizado. Qualquer problema que exija “pensamento” para descobrir é um problema que a aprendizagem profunda pode aprender a resolver.

A quantidade de dados que geramos todos os dias é impressionante – atualmente estimada em 2,6 quintilhões de bytes – e é o recurso que possibilita o aprendizado profundo. Como os algoritmos de aprendizagem profunda exigem uma tonelada de dados para aprender, esse aumento na criação de dados é uma das razões pelas quais os recursos de aprendizado profundo cresceram nos últimos anos.

Além de mais criação de dados, os algoritmos de aprendizagem profunda se beneficiam do poder de computação mais forte disponível hoje, bem como da proliferação da Inteligência Artificial (IA) como Serviço. A AI as a Service deu às organizações menores acesso à tecnologia de inteligência artificial e especificamente aos algoritmos de IA necessários para o aprendizado profundo sem um grande investimento inicial.

Podemos não robôs futuristas, mas com o Deep Learning já temos máquinas muito inteligentes
Podemos não robôs futuristas, mas com o Deep Learning já temos máquinas muito inteligentes

A aprendizagem profunda permite que as máquinas resolvam problemas complexos mesmo quando usam um conjunto de dados muito diversificado, não estruturado e interconectado. Quanto mais profundos os algoritmos de aprendizado aprendem, melhor eles se comportam e são capazes de adaptar a diferentes tipos de cenários e necessidades.

Exemplos práticos de Deep Learning

Agora que estamos em um momento em que as máquinas podem aprender a resolver problemas complexos sem intervenção humana, quais são exatamente os problemas que estão enfrentando? Aqui estão apenas algumas das tarefas que o aprendizado profundo suporta hoje e a lista continuará crescendo enquanto os algoritmos continuam aprendendo através da infusão de dados.

Assistentes virtuais

Seja Alexa, Siri ou Cortana, os assistentes virtuais de provedores de serviços on-line usam o aprendizado profundo para ajudar a entender seu discurso e a linguagem que os humanos usam quando interagem com eles.

A Cortana utiliza Deep Learning para "conversar" com os usuários
A Cortana utiliza Deep Learning para “conversar” com os usuários

Traduções

De maneira semelhante, os algoritmos de aprendizagem profunda podem traduzir automaticamente diversos tipos de idiomas. Isso pode ser poderoso para viajantes, pessoas de negócios e pessoas no governo que precisam de uma tradução rápida e eficiente.

O Deep Learning promete tornar os algoritmos de tradução mais rápidos e eficientes
O Deep Learning promete tornar os algoritmos de tradução mais rápidos e eficientes

Visão para caminhões de entrega sem motorista, drones e carros autônomos

A maneira como um veículo autônomo compreende as realidades da estrada e como responder a elas, seja um sinal de parada, uma bola na rua ou outro veículo, é através de algoritmos de aprendizagem profunda. Quanto mais dados estes algoritmos recebem, melhor eles são capazes de agir como seres humanos em seu processamento de informações – saber que um sinal de parada coberto de neve ainda é um sinal de parada.

Questões de logistíca podem ficar mais simples com o uso de Deep Learning
Questões de logistíca podem ficar mais simples com o uso de Deep Learning

Chatbots e bots de serviço

Chatbots e robôs de serviço que fornecem atendimento aos clientes para muitas empresas são capazes de responder de uma maneira inteligente e útil a uma quantidade crescente de perguntas auditivas e de texto, graças ao aprendizado profundo.

Muitas empresas já utilizam bots que fazem o atendimento ao cliente de forma total independente
Muitas empresas já utilizam bots que fazem o atendimento ao cliente de forma total independente

Colorização da imagem

Transformar imagens em preto e branco em cores era uma tarefa feita meticulosamente pela mão humana. Hoje, os algoritmos de aprendizagem profunda são capazes de usar o contexto e os objetos nas imagens para colori-los, basicamente, para recriar a imagem em preto-e-branco em cores. Os resultados são impressionantes e precisos.

O Deep Learning também é capaz de identificar padrões e colorir imagens antigas
O Deep Learning também é capaz de identificar padrões e colorir imagens antigas

Reconhecimento facial

O aprendizado profundo está sendo usado para reconhecimento facial não apenas por motivos de segurança, mas também para marcar pessoas em postagens no Facebook e talvez possamos pagar por itens em uma loja apenas usando nossos rostos em um futuro próximo. Os desafios para algoritmos de aprendizagem profunda para reconhecimento facial é saber que é a mesma pessoa mesmo quando eles mudaram de penteado, cresceram ou rasparam a barba ou se a imagem capturada é ruim devido à iluminação ruim ou a uma obstrução.

Muitos programas e dispositivos já utilizam reconhecimento facial como uma medida de segurança graças ao uso do Deep Learning
Muitos programas e dispositivos já utilizam reconhecimento facial como uma medida de segurança graças ao uso do Deep Learning

 Medicina e Farmacêutica

De diagnósticos de doenças e tumores a medicamentos personalizados criados especificamente para o genoma de um indivíduo, o aprendizado profundo no campo da medicina tem a atenção de muitas das maiores empresas farmacêuticas e médicas.

O Deep Learning também é capaz de criar remédios e outros tipos de medicamentos mais potentes e eficazes
O Deep Learning também é capaz de criar remédios e outros tipos de medicamentos mais potentes e eficazes

 Compras e entretenimento personalizados

Você já se perguntou como a Netflix apresenta sugestões para o que você deve assistir a seguir? Ou onde a Amazon surge com idéias para o que você deve comprar em seguida e essas sugestões são exatamente o que você precisa, mas nunca soube disso antes? Sim, é algoritmo de aprendizagem profunda no trabalho.

Muitos serviços de compras online e até alguns supermercados já utilizam métodos de Deep Learning para atender seus clientes
Muitos serviços de compras online e até alguns supermercados já utilizam métodos de Deep Learning para atender seus clientes

Quanto mais experiência adquirida pelos algoritmos de aprendizagem profunda, melhor eles se tornam. Deve ser uns poucos anos extraordinários enquanto a tecnologia continua amadurecendo.

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