Deep learning: entenda como funciona o aprendizado de máquina

Deep learning:  entenda como funciona o aprendizado de máquina

Antes de explicar o que é Deep Learning, vamos contextualizar em que terreno estamos pisando, quando falamos desta tecnologia.

De um lado, muita gente acredita que a Inteligência Artificial(IA) nunca será totalmente autônoma, já que a humana estará sempre pronta para burlar seus padrões. De outro, existe o time do pé atrás em relação ao crescimento acelerado dessa tecnologia no cotidiano sair do controle humano.

E é nesse fogo cruzado de opiniões que Deep Learning continua a evoluir. Nesse artigo, vamos falar sobre o que é, sua ligação com Machine Learning e alguns exemplos de sua aplicação.  

O que é Deep Learning - orientada à evolução

IA facilita a rotina social, melhora o desempenho dos negócios, possibilita inovações na saúde, indústria e comércio e não para de evoluir.

Para que isso seja possível, redes neurais, alinhadas com Machine Learning ou ML(capacidade de uma máquina aprender e aperfeiçoar seus padrões com base em grandes volumes de dados gerados), são complementadas, dando base à Deep Learning.

Redes neurais artificiais são modelos computacionais inspirados no sistema nervoso central do cérebro humano. A rede neural é capaz de realizar o aprendizado de máquina e reconhecimento de padrões.

Assim, Deep Learning, por meio dessas redes neurais, é definido como uma categoria de inteligência artificial que complementa Machine Learning, de uma forma mais profunda, como o próprio nome sugere, com o objetivo principal de melhorar a vida das pessoas.


Exemplos de aplicação de Deep Learning

Entre suas aplicações mais comuns, é utilizar o reconhecimento facial e o reconhecimento de voz. Com ampla visão computacional, o Deep Learning pode detectar e decifrar imagens e processamento de linguagem natural, como já ocorre na identificação de rostos para o reconhecimento via smartphones e sistemas de segurança.

Age também na identificação de traços que indiquem doenças como câncer e tumores em exames de imagem. Além disso, pode prever falhas em equipamentos, detectar fraudes etc.

Deep Learning é a base da tecnologia que rege o Google Tradutor. Além disso, lá atrás, ela foi usada para o desenvolvimento de carros automáticos.

Está presente em muitos setores, desde sua incorporação em meados da segunda metade do século 20. Desde então, vêm se tornando cada vez mais presente e fundamental na vida das pessoas, por conta de sua versatilidade e precisão.

Por esta razão, o universo dos negócios enxerga Deep Learning como uma ferramenta incrível de crescimento. Seu uso vai de setores como saúde, educação, e-commerce, cibersegurança, turismo, entretenimento e muitos outros.

Usando métodos baseados nessa tecnologia, engenheiros, desenvolvedores e cientistas de dados conseguem excelentes resultados em diferentes aplicações, se aproximando cada vez mais da satisfação, preferências e gostos do seu público.

E depois do Deep, o que virá?

Como dissemos, IA parece não ter muitos limites quando se trata de evolução. Por este motivo, especialistas sugerem que dentro de alguns anos, o relacionamento entre humano e máquinas poderá superar a interação entre as pessoas.

Este momento pode não ser exatamente de “substituição”, mas uma escolha. Fato é, que esta profundidade toda remete diretamente às carreiras do futuro.

Se após ler este artigo, novas interrogações surgiram, calma, a Digital House pode te ajudar a compreender estas mudanças.

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