Deep Learning o que é e como funciona na prática

O termo “Deep Learning” quer dizer “aprendizado profundo”, quando traduzido diretamente do inglês para o português.

Esse conceito é um dos machine learnings, os famosos “aprendizados de máquina”.

Os aprendizados de máquina, por sua vez, são mecanismos de repasse de informação para inteligências artificiais, como os assistentes virtuais Alexa, da Amazon, e Cortana, da Microsoft.

Em resumo, essas e outras IAs são expostas a dados e informações diversas, principalmente sobre o comportamento humano.

A partir disso, elas podem começar a literalmente aprender coisas novas e se comportar em conformidade.

Segundo os especialistas da área, os processos de aprendizado de máquina, sobretudo o Deep Learning, ocorrem de forma semelhante ao aprendizado do cérebro humano.

Isso porque as “mentes” das inteligências artificiais são programadas para simular os processos e estruturas neurais da mente humana, a fim de se obter um desempenho parecido.

Você ficou interessado(a) em saber como funciona o Deep Learning na prática, no dia a dia? Então recomendamos a leitura dos próximos tópicos.

Como é o funcionamento do Deep Learning na prática?

O aprendizado de máquina profundo, mais conhecido como Deep Learning, funciona como um aprimoramento de métodos semelhantes que eram utilizados no passado.

Basicamente, o Deep Learning pode funcionar de forma supervisionada, com dados estruturados, e de forma não supervisionada, com dados não rotulados.

Na forma supervisionada, os programadores responsáveis pela IA que vai passar pelo aprendizado profundo rastreiam as informações que serão aprendidas pelo sistema.

Esse modelo é bastante utilizado na programação de secretárias eletrônicas, pilotos automáticos e outros sistemas que só precisam reproduzir determinados comandos específicos.

Já o método não supervisionado, é o modelo utilizado para ensinar IAs mais sofisticadas, como assistentes virtuais e robôs realísticos.

Nessa forma de ensino, os dados recebidos pelas máquinas não são conhecidos e nem investigados por nenhum ser humano. As inteligências artificiais apenas os acolhem e aprendem livremente com eles.

Outro bom exemplo de IA que é exposta ao método não supervisionado são os algoritmos dos mecanismos de busca, que conseguem assimilar o comportamento dos internautas com base em comandos de voz e palavras-chave pesquisadas.

Após aprender o que o usuário quer, esses algoritmos passam a exibir anúncios com sugestões de soluções para os possíveis problemas enfrentados pelo internauta.

Esse processo deixa claro que a máquina conseguiu entender o que precisava fazer apenas com base no processamento de dados em que foram enviados a ela aleatoriamente, o que é incrível.

Onde e como aplicar o Deep Learning

O Deep Learning pode ser aplicado por qualquer organização que trabalhe ou pretenda trabalhar com inteligências artificiais.

E quando falamos em “organizações“, não estamos falando apenas de empresas, mas também de órgãos públicos, órgãos não governamentais e diversas outras entidades.

Afinal, o aprendizado de máquina profundo pode ser utilizado para automatizar processos, reduzir a necessidade de mão de obra humana, etc. Essas qualificações podem interessar a diversos setores.

Já no que diz respeito à aplicação do Deep Learning, estamos nos referindo a um trabalho técnico extremamente especializado, que é geralmente feito em softwares e mecanismos da web.

Dentre esses softwares e mecanismos podemos citar chatbots, assistentes de navegação, geradores de formulário e outras IAs que operam em sites e aplicativos.

Qual é a importância do Deep Learning?

Como vimos ao longo do texto, o Deep Learning é um conceito muito importante e amplamente utilizado na atualidade. Para ilustrar essa importância nós trouxemos alguns destaques, como:

• O aumento nas vendas de empresas que o utilizam;
• A maior satisfação de usuários de sites e apps;
• O aprimoramento de estratégias de marketing;
• Um melhor e mais rápido tratamento de dados, principalmente no que diz respeito a empresas que lidam com Big Data;
• Aprimoramento de assistentes virtuais e mecanismos simples, como comandos de voz, reconhecimento facial e leitores biométricos;
• Dentre muitos outros.

Junto a outros métodos semelhantes, o Deep Learning ajuda e continuará ajudando no aprimoramento de tecnologias que facilitam o dia a dia das pessoas e empresas.