O que é Deep Learning?

A automatização de processos, de forma mais complexa e profunda, passa pelo entendimento sobre o que é Deep Learning.

Deep Learning é uma ramificação da Inteligência Artificial que tem como objetivo fazer com que máquinas imitem o comportamento humano e, com isso, consigam realizar diferentes tarefas antes realizadas apenas por pessoas.

Além de otimizar diversas atividades, a Deep Learning pode ser usada para conhecer melhor o seu cliente, melhorar a sua experiência, diminuir as chances de erros e até para detectar fraudes.

O que é Deep Learning?

O primeiro passo para saber o que é Deep Learning é entender o que significa esse termo. Em português, Deep Learning significa “aprendizado profundo”.

Trata-se de um tipo de Machine Learning, ou seja, aprendizado de máquina, mais aprimorado, que prepara computadores para realizar tarefas até então feitas apenas por humanos.

Baseado na Inteligência Artificial (IA), o Deep Learning aprimora a capacidade das máquinas de reconhecer, classificar, detectar, descrever e realizar inúmeras tarefas.

A proposta com o uso do Deep Learning é melhorar e otimizar processos, facilitando o dia a dia de empresas e consumidores e contribuindo para entrega de resultados melhores, mais rápidos e precisos.

Como funciona o Deep Learning?

Para saber o que é Deep Learning de maneira completa é preciso, também, entender como é o seu funcionamento.

O Deep Learning permite configurar parâmetros básicos relativos a dados e capacitar um computador para que ele aprenda por conta própria, usando, para isso, o reconhecimento de padrões.

Esse reconhecimento, por sua vez, inclui questões como identificação de imagens, fala, detecções, previsões, entre outras.

Em quais situações o Deep Learning pode ser aplicado?

Depois de ficar claro o que é Deep Learning, é bem importante conhecer em quais situações, condições e momentos essa extensão da Inteligência Artificial pode ser aplicada.

Entre as suas diversas aplicações, o Deep Learning pode ser usado para:

• Acompanhar e compreender de maneira mais precisa o comportamento dos clientes, identificando, por exemplo, a sua intenção de compra para determinado produto ou serviço e até as suas emoções 
• Captar as necessidades dos clientes para oferecer soluções de maneira mais pontual e alinhada às suas dores
• Melhorar a qualidade e a eficiência do serviço de atendimento ao cliente com o aprimoramento dos chatbots de Inteligência Artificial
• Fazer o reconhecimento facial e, com isso, aumentar a segurança quanto ao acesso de pessoas em diversos lugares
• Reduzir a possibilidade de fraudes em empresas que usam em seus processos algoritmos
• Identificar previamente possíveis falhas em sistemas, softwares e processos

Exemplos de Deep Learning

O uso do Deep Learning não está tão longe do nosso dia a dia. Um bom exemplo é o reconhecimento facial para desbloquear telas de smartphones. O mesmo princípio é usado pela polícia para reconhecer fugitivos e pessoas procuradas.

Assistentes de voz como Google Assistente, Cortana, Alexa e Siri também têm o Deep Learning como a base de suas criações.

Nas redes sociais, o conceito é aplicado pelas plataformas para analisar as interações e comportamentos dos usuários e aprimorar as ofertas e conteúdos sugeridos.

Qual a diferença entre Deep Learning e Machine Learning?  

Quando se procura saber o que é Deep Learning é bastante comum se deparar com outro termo, Machine Learning.

Machine Learning é um aprendizado de máquina que tem como base a análise de dados para ensinar computadores a realizarem tarefas.

Também se trata de uma ramificação da Inteligência Artificial e parte do princípio que sistemas são capazes de aprender, identificar padrões e tomar decisões com base em dados.

A principal diferença entre Machine Learning e Deep Learning é que o primeiro conceito trabalha de forma linear, enquanto o segundo tem a capacidade de trabalhar diferentes camadas de dados de forma hierárquica. 

Isso quer dizer que o Deep Learning é capaz de fazer análises mais profundas e complexas, uma vez que consegue reconhecer e executar diferentes tarefas de maneira simultânea, baseado nos dados que captou.

Por isso, é possível dizer que o Deep Learning é uma evolução do Machine Learning,  

O que é Inteligência Artificial?

Durante a explicação sobre o que é Deep Learning você deve ter notado que falamos muito sobre Inteligência Artificial, certo? Mas, afinal, o que se trata a IA?

Inteligência Artificial, ou simplesmente IA, é uma tecnologia que permite que os computadores apresentem uma inteligência similar à humana.

Isso quer dizer que as máquinas vão além de apenas realizarem tarefas com base em programações pré-determinadas e específicas.

Tendo como base padrões de dados, elas são capazes de entender e analisar comportamentos, realizar atividades sem interação humana e muito mais.

Quais são os tipos de Inteligência Artificial?

Alguns dos tipos de Inteligência Artificial são:

• Inteligência Artificial Limita (ANI): inteligência criada com um objetivo único, se subdivide em Máquinas Reativas e Memória Limitada
• Inteligência Artificial Geral (AGI): inteligência capaz de realizar tarefas similares as dos humanos. É onde se enquadra a Machine Learning. Também conta com duas subdivisões, que são Máquinas Cientes e Máquinas Autoconscientes
• Superinteligência (ASI): inteligência do futuro, estima-se que será superior à humana.

Para entender mais sobre IA e as suas aplicações leia o artigo “Quais são os tipos de inteligência artificial”