
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”