Inteligência Artificial: o que é deep learning

Inteligência Artificial: o que é deep learning

Quem adentra no universo da Inteligência Artificial (IA), uma hora ou outra entenderá o que é deep learning, visto que a tecnologia tem mudado o mercado, inovando muitas aplicações do nosso cotidiano, que caminha para um futuro de mais interação com máquinas e serviços.

A inteligência artificial tem ganhado popularidade. E questionamentos como o que é deep learning, que é o assunto de hoje, têm surgido cada vez mais entre as pessoas. Continue acompanhando este artigo para entender o conceito, sua diferença com machine learning e exemplos práticos de aplicações no dia a dia.

O que é deep learning?

O deep learning tem como base as redes neurais, que são tecnologias capazes de imitar o comportamento do cérebro humano, gerando ações dinâmicas com a captação de diferentes dados pelo sistema.

A tecnologia das redes neurais processa as informações em suas diferentes camadas de maneira hierárquica, que permitem que cada dado tenha uma análise maior e mais complexa em seu sistema, gerando uma inteligência de alto nível.

Com isso, todo esse sistema de camadas e processamento acaba parecendo com o funcionamento dos neurônios do cérebro humano, quando falamos na condução da informação.

E para que tudo isso aconteça, valores limítrofes são definidos na programação da rede, conforme as necessidades. Os resultados podem variar do entendimento de informações como sons, imagens e comportamentos humanos, tudo de maneira rápida e assertiva.

Para que serve deep learning?

Até aqui compreendemos o que é deep learning e sua base na tecnologia de redes neurais, que funcionam quase como o comportamento de um cérebro humano, trazendo o entendimento em diversos âmbitos e gerando resultados dinâmicos.

É como um treinamento para que os computadores possam realizar tarefas como os seres humanos, como reconhecimento de vozes, identificações faciais, previsões de dados relevantes, entre muitos outros exemplos práticos, que abordaremos com mais detalhes ainda neste artigo.

De uma maneira mais técnica, o deep learning configura os sistemas sobre os dados e os treinam para que aprendam sozinho, com o próprio reconhecimento de seus padrões, tudo dentro de suas inúmeras camadas de processamento de informações.


Existe diferença entre machine learning e deep learning?

Tanto o machine learning quanto o deep learning são conceitos que fazem parte da IA, que é uma área de desenvolvimento de máquinas e sistemas, para que robôs consigam fazer atividades que os humanos conseguem realizar.

O campo surgiu nos anos 50 e vem se desenvolvendo ininterruptamente até os dias atuais. Neste processo, surgiu, inicialmente, o conceito de machine learning, que nada mais é do que o aprendizado de máquinas através de algoritmos para reunir, organizar e reconhecer padrões em um conjunto de informações, gerando soluções inteligentes para a necessidade da situação, a partir de instruções programadas.

O deep learning é uma evolução do machine learning, uma vez que ambos são formas de aprendizado, com o objetivo de que os computadores realizem funções que um humano poderia fazer. A diferença é que ele é baseado em redes neurais, como comentamos anteriormente, enquanto o machine learning possui um sistema linear.

O que isso quer dizer? A linearidade também permite o reconhecimento de informações e o aprendizado das máquinas de maneira espontânea, mas não com a mesma capacidade das redes neurais do deep learning, que também reconhece, mas pode executar várias tarefas ao mesmo tempo, a partir dos dados que capta constantemente.

O deep learning permite o aprimoramento das funções de machine learning, que nada mais é do que o próprio aprendizado das máquinas, reconhecendo e processando novos dados para que essas tecnologias continuem se desenvolvendo.

Mas, e você? Tem interesse em aprofundar os seus conhecimentos na área de inteligência artificial e contribuir ainda mais com a tecnologia? A Digital House oferece o curso de Inteligência Artificial, que forma especialistas capazes de lidar com os desafios do atual mercado, sendo também capaz de construir redes neurais e liderar projetos de machine ou deep learning com sucesso.

Lembrando que este curso é para pessoas que possuem experiências com programação, preferencialmente em Python, além de conhecimentos prévios de machine learning. Caso esteja ingressando em tecnologia, vale conferir os demais cursos que a DH oferece.

Conheça o aprendizado de máquina através de exemplos

O deep learning está mais perto de você do que imagina! São diversas tecnologias e soluções utilizadas no dia a dia e, muitas delas, nem percebemos que funcionam a partir dessa inteligência artificial. Vamos aos principais exemplos:

Reconhecimento de fala

O reconhecimento de fala é uma tecnologia que vem crescendo e sendo aplicada em diferentes setores, para os mais variados usos. Os aparelhos de assistência pessoal, que muita gente já possui dentro de suas casas, são um sucesso no mercado e um ótimo exemplo disso.

Diagnóstico por imagens

Falando sobre a área da saúde, muitas doenças passaram a ser identificadas de maneira mais rápida e eficaz, com o desenvolvimento do diagnóstico por imagens, comparado aos métodos antigos.

Detecção de fraudes

O deep learning pode atuar de maneira preventiva nas empresas, pois proporciona o reconhecimento de padrões nas informações, trazendo mais segurança e diminuindo a possibilidade da ocorrência de fraudes em seus processos.

Análise de sentimento

Esse é um exemplo bastante presente na área da publicidade, em ferramentas e estratégias de marketing digital. As marcas usam o deep learning para entender o que os usuários sentem ao ver determinados conteúdos, validando o que funciona ou não para seu público-alvo.

Sistemas de recomendação

O deep learning proporcionou a evolução dos sistemas de recomendação nos aplicativos de entrega, no mercado publicitário, entre muitas outras áreas que os utilizam. O sistema consegue entender os gostos de cada usuário, recomendando os melhores produtos e serviços. Tudo de acordo com suas pesquisas, cliques e compras.

Previsão de falhas

O Deep Promove pode prever falhas em diferentes equipamentos, através de testes virtuais ou nas próprias experiências dos usuários, identificando possíveis defeitos que possam vir a ocorrer.

Isso também se estende para os softwares de proteção dos computadores, como filtragem de spams, invasões e outros problemas cibernéticos que possam acontecer.

E aí, gostou do conteúdo de hoje? Agora que você já sabe o que é deep learning, com certeza, deve estar maravilhado com o que a tecnologia tem a oferecer, não é mesmo?

Para aprofundar ainda mais no mundo da inteligência artificial, recomendamos que leia o nosso relatório do SXSW 2021, onde foi abordado o tema relacionado à educação. Vale a leitura!