Um conceito chave para levar a inteligência artificial a um novo patamar, o deep learning é essencial para implementar tarefas mais complexas nos seus projetos.
A tecnologia transforma processos organizacionais e isso não é novidade para ninguém. As aplicações aperfeiçoam fluxos e operações, seja qual for o porte da organização. Neste sentido, o deep learning ganha espaço ao possibilitar tarefas mais complexas. Veja quais são as melhores tecnologias para desenvolver projetos tendo a ferramenta como solução.
O conceito de deep learning se relaciona intimamente ao machine learning, ainda que haja diferenças entre os dois. Porém, ambas são tecnologias que permitem a simulação de pensamentos humanos em máquinas e dão sustentação à Inteligência Artificial.
Com elas, é possível desenvolver tarefas cada vez mais complexas em diversas áreas do conhecimento. Isso inclui o desenvolvimento de projetos que podem ser usados na organização, independente do porte.
O que é deep learning?
Antes de falarmos sobre o deep learning, retomamos os conceitos de Inteligência Artificial e Machine Learning. O primeiro é um termo amplo que contempla um ramo da ciência computacional cujo objetivo é encontrar soluções que representam o raciocínio humano.
A machine learning, por sua vez, usa conceitos da Inteligência Artificial e, com algoritmos, permite que máquinas identifiquem padrões, organizem dados e aprendam com estes modelos. Isso é feito a partir da variação dos inputs, sem a necessidade de pré-programação.
Daí, chegamos ao conceito de deep learning que, de modo geral, usa algoritmos de alto nível para que as máquinas adotem comportamentos similares à rede neural humana. Para isso, adota o princípio das redes neurais artificiais.
Em suma, são usadas camadas de processamento com algoritmos e dados. A partir daí, ensina-se um computador a executar tarefas como o ser humano. Tais camadas são:
- input layer: camada de entrada para ativar o reconhecimento
- hidden layer: camada intermediária para combinar linhas e pontos
- output layer: camada de saída para determinar os sinais
Assim, os dados entram pela primeira camada na qual os neurônios artificiais ativam (ou não), conforme as informações inseridas.
Melhores tecnologias para projetos de deep learning
Como já mencionado, as soluções de deep learning podem – e devem – ser usadas no desenvolvimento de projetos diversos. Abaixo, listamos algumas delas.
- Assistentes virtuais
Você já se impressionou com a precisão das informações prestadas pela Siri ou pela Alexa? Os assistentes virtuais são aplicações que se utilizam da deep learning para, a partir dos comandos de voz, executar ações determinadas pelo usuário.
Tais assistentes entendem e executam estes comandos, dados pela linguagem natural, e vão aperfeiçoando com o tempo. Trata-se do reconhecimento de fala e baseia-se na análise e processamento para execução de tarefas.
Deste modo, o assistente virtual é “treinado” para interpretar a fala humana. Como resultado, vai melhorando sua capacidade de interpretação à medida que é acionado. Com isso, mapeia os interesses da pessoa usuária e aprimora a interação.
- Reconhecimento facial
Você já deve usar o reconhecimento facial para desbloquear seu smartphone ou acessos bancários via app. A tecnologia consiste na identificação de pessoas ou objetos ao comparar características faciais a partir do banco de dados.
Embora as aplicações sejam variadas, a maioria delas se relaciona à segurança. Além dos exemplos já citados, a tecnologia de deep learning é aplicada para identificação de suspeitos, reconhecimento de placas e validação de acesso.
Porém, pode ser aplicada na indústria, principalmente na área de controle de qualidade.
- Chatbots
A tecnologia de deep learning é empregada no atendimento ao cliente. A ideia é, a partir do acionamento em um aplicativo de conversas, resolver problemas ou responder questões generalizadas.
É aquela conversa que você tem, pelo WhatsApp, com um assistente virtual para, por exemplo, agendar atendimento, solucionar dúvidas gerais ou, em casos mais complexos, direcionar a uma pessoa especialista.
- Robótica
A robótica é, sem dúvidas, uma das melhores tecnologias para o desenvolvimento de projetos de deep learning. As máquinas, por meio da inteligência artificial, executam tarefas similares aos humanos, possibilitando a tomada rápida de decisões.
- Carros autônomos
Embora esta não seja, ainda, uma tecnologia de deep learning amplamente utilizada, os carros autônomos prometem revolucionar o trânsito. Primeiro, por estudar o ambiente exterior ao receber sinais de sistemas e sensores.
Deste modo, o veículo identifica pessoas e objetos para, a partir daí, traçar ações mais seguras ao condutor ou condutora. O conceito ainda é aplicado nos sistemas de navegação, com os quais as rotas são traçadas para obter economia de tempo e recursos.
- Saúde
Por fim, o setor da saúde é, com certeza, um dos mais beneficiados com as tecnologias para projetos de deep learning. A inteligência artificial é empregada em diagnósticos mais precisos e tratamentos eficientes.
Com a deep learning é possível, por exemplo, analisar exames de imagem a partir das redes neurais. Daí, é feita a leitura dos resultados provenientes de tomografias computadorizadas e ressonâncias magnéticas.
Em suma, as melhores tecnologias para desenvolvimento de projetos de deep learning são aplicadas em diversas áreas, sempre no interesse de aprimorar procedimentos e fluxos. Com isso, há maiores eficiências e, consequentemente, produtividade.