O Deep Learning é uma tecnologia cada vez mais presente no cotidiano. Ela permite que sistemas estejam capacitados a dar respostas mais precisas e a executar tarefas ainda mais complexas, tudo por conta da análise de dados em camadas mais profundas.
<p>Máquinas e sistemas que se comportam como humanos não nos assustam mais. Pelo contrário, eles estão cada vez mais presentes no cotidiano e a intenção é que realmente funcionem dessa forma.</p> <p>A base disso é a <a href="https://rockcontent.com/br/blog/inteligencia-artificial/" target="_blank">Inteligência Artificial</a>, que tem no Machine Learning uma vertente voltada a capacitar máquinas a aprenderem com os dados com os quais têm contato.</p> <p>Indo mais além, há outra categoria do Machine Learning que leva as coisas a um outro nível: Deep Learning.</p> <p>A ideia é aplicar em máquinas muito mais do que o comportamento humano, mas principalmente <strong>simular o raciocínio do cérebro para gerar um sistema ainda mais inteligente</strong>. Essa tecnologia é responsável por serviços que estão em alta, como os assistentes virtuais.</p> <p>Entender o Deep Learning não é algo difícil, mas é preciso se aprofundar nessa ideia para conhecer sua origem e como a tecnologia foi projetada. É isso que falaremos nos seguintes tópicos:</p> <ul> <li><a href="https://rockcontent.com/br/blog/deep-learning/#que">O que significa Deep Learning?</a></li> <li><a href="https://rockcontent.com/br/blog/deep-learning/#redes">O que são as redes neurais do Deep Learning?</a></li> <li><a href="https://rockcontent.com/br/blog/deep-learning/#qual">Qual é a importância do Deep Learning em sistemas inteligentes?</a></li> </ul> <p>Continue a leitura e descubra mais sobre o assunto!</p> <p> </p> <h2>O que significa Deep Learning?</h2> <p>Deep Learning é um subcampo do <a href="https://rockcontent.com/br/blog/machine-learning/" target="_blank">Machine Learning</a>, voltado à análise aprofundada de dados em um volume muito mais amplo que o normal.</p> <p>A proposta dessa tecnologia é permitir que sistemas e máquinas sejam capazes de observar padrões e correlações em uma grande quantidade de informações.</p> <p><strong>Para isso, a base do Deep Learning são seus </strong><a href="https://rockcontent.com/br/blog/algoritmo/" target="_blank"><strong>algoritmos</strong></a><strong> que ajudam a identificar dados.</strong> A forma como eles são projetados é uma tentativa de reproduzir o funcionamento das redes neurais do cérebro humano.</p> <p>Assim, tais algoritmos conseguem repetidamente executar análises desses dados, o que gera uma capacidade maior e mais profunda de aprendizado.</p> <p>Em Machine Learning isso já acontece, mas em menor escala. A ideia é permitir que sistemas que lidam com dados estejam capacitados a aprender com as informações que recebem, como é o caso dos <a href="https://rockcontent.com/br/blog/chatbots/" target="_blank">chatbots</a>.</p> <p>A cada pergunta feita, há um recolhimento de informações para sua base de dados. Por isso, quanto mais ele for estimulado, mais estará capacitado a responder perguntas.</p> <p>Quando falamos de Deep Learning, há aplicações bem mais complexas da tecnologia em questão. As redes neurais reproduzidas como algoritmos são capazes de aumentar essa capacidade de aprendizado, já que <strong>podem lidar com um volume de dados muito maior</strong>.</p> <p>O aprendizado profundo é a chave para desenvolver algumas das principais tecnologias que vemos hoje, momento em que os dados são gerados em volumes gigantes a todo momento.</p> <p>Uma simples navegação na web é fonte de informação ampla para sistemas funcionarem, à medida que aprendem e executam funções.</p> <p>Veja a seguir algumas tecnologias que têm Deep Learning como base.</p> <h3>Assistente virtual</h3> <p>Os assistentes virtuais são cada vez mais úteis e têm conquistado usuários. Siri, Alexa e Cortana são os principais, cada um em sua plataforma e sistema operacional.</p> <p>Essas tecnologias utilizam o Deep Learning como principal recurso para possibilitar a compreensão do que cada usuário solicita quando ativa o <a href="https://inteligencia.rockcontent.com/comando-de-voz/" target="_blank">comando de voz</a>.</p> <p>A fala tem diferentes detalhes que fazem ela ser característica, como a entonação, o idioma e sotaques, o que varia de uma região para a outra.</p> <p>Quando um comando de voz é feito, a assistente virtual precisa <strong>analisar profundamente esse material que recebe, fazendo cruzamentos com os dados</strong>, para então obter a compreensão. É o Deep Learning que permite esse resultado!</p> <h3>Reconhecimento facial</h3> <p>Outra tecnologia já amplamente inserida no cotidiano é o reconhecimento facial, amplamente acessível principalmente nos smartphones, que o utilizam como fator de <a href="https://rockcontent.com/br/blog/seguranca-da-informacao/" target="_blank">segurança</a>.</p> <p>A proposta é só liberar o acesso ao aparelho, ou as funcionalidades dele, diante da confirmação de que a face que está de frente para a câmera é realmente a do dono.</p> <p>O Deep Learning usa a mesma base que explicamos nos comandos de voz: <strong>analisa, no momento do cadastro, todas as características detalhadas do rosto do dono do aparelho</strong>. Uma vez registradas, essas características são consultadas sempre que o reconhecimento facial é ativado.</p> <p>O Deep Learning capacita análises mesmo em locais escuros, com o uso de óculos ou com mudanças, como um novo corte de cabelo, por exemplo.</p> <h3>Veículos autônomos</h3> <p>Os veículos autônomos, apesar de serem muito vistos em testes, já funcionam em estruturas menores, para realizar entregas em alguns países.</p> <p>Eles precisam ter um sistema de navegação apurado e detalhado, já que não dependem de um comando para funcionar.</p> <p>Como base, eles têm algo parecido com os sistemas de navegação de carros, mas ainda mais eficazes. Acontece que há a necessidade de ter uma tecnologia capaz de lidar com o dinamismo que as ruas oferecem a esses veículos autônomos.</p> <p>Por isso, o Deep Learning foi visto como a tecnologia ideal, já que <strong>o tempo todo ele permite avaliar as condições de navegação</strong> e, diante disso, repensar trajetos e identificar pontos específicos, ainda que, por exemplo, esteja nevando e sinalizações estejam encobertas.</p> <h3>Personalização de ofertas</h3> <p>A personalização de ofertas às vezes ainda surpreende os mais desavisados, com sugestões totalmente adequadas ao seu perfil. Bem, trata-se apenas de algoritmos trabalhando o tempo todo para identificar cada uma de suas ações.</p> <p>Toda vez que você visita um produto em um site, por exemplo, você está emitindo dados que são recolhidos por sistemas de Deep Learning.</p> <p><strong>É justamente por conta dessa ação que a </strong><a href="https://rockcontent.com/br/blog/estrategia-da-netflix/" target="_blank"><strong>Netflix</strong></a><strong> consegue indicar filmes e séries dentro do seu gosto pessoal.</strong></p> <p>Isso não é para espionar você, mas porque a tecnologia de Deep Learning atua recolhendo esses dados e fazendo análises profundas do seu perfil.</p> <p>O mesmo é feito, por exemplo, pela <a href="https://inteligencia.rockcontent.com/amazon-no-brasil/" target="_blank">Amazon</a> para oferecer produtos na página principal quando você a acessa.</p> <p> </p> <h2>O que são as redes neurais do Deep Learning?</h2> <p><strong>As redes neurais são inspiradas no funcionamento do cérebro humano.</strong> De maneira simples, são um conjunto de campos de neurônios interligados e que trabalham trocando informações.</p> <p>São essas atividades que nos permitem identificar algo, raciocinar, assimilar algo que lemos ou escutamos, além de uma série de outras atividades simples.</p> <p>As redes neurais do Deep Learning não são muito diferentes disso, quando pensamos em aprendizado de máquina.</p> <p>No entanto, em vez de neurônios estamos falando de algoritmos dedicados a analisar profundamente uma ampla quantidade de dados aos quais são expostos.</p> <p>Em funcionamento, as redes neurais se apropriam desses dados para estudá-los de maneira profunda, <strong>realizando testes e cruzando informações para gerar esse raciocínio artificial</strong>. É a partir disso que o Deep Learning faz interpretações e toma as decisões certas para oferecer respostas aos comandos que foram solicitados.</p> <p>Nesse trabalho, as redes neurais trabalham em um constante processo de tentativa e erro, já que <a href="https://rockcontent.com/br/blog/big-data/" target="_blank">o volume de dados é grande</a>.</p> <p>Na prática, isso funciona como uma espécie de refino das informações, até que seja possível encontrar padrões que ofereçam as respostas certas. Os dados, quando identificados, são catalogados e armazenados para gerar um banco que é útil para o sistema.</p> <p> </p> <h2>Qual é a importância do Deep Learning em sistemas inteligentes?</h2> <p>O Deep Learning pode ser entendido como <strong>uma tecnologia fundamental para sistemas inteligentes</strong> que propõem o aprendizado e, consequentemente, a execução de tarefas avançadas.</p> <p>Hoje, esse recurso está em expansão e pode ir muito além dos exemplos que você viu ao longo deste post. A perspectiva futura ajuda a entender a relevância dessa tecnologia e, principalmente, onde ela pode chegar daqui a algum tempo.</p> <p>Entenda mais detalhadamente como Deep Learning impacta a Inteligência Artificial e quais possibilidades são concretizadas pelo funcionamento dessa ciência.</p> <h3>Exploração da estrutura</h3> <p>Sistemas inteligentes precisam ter sua capacidade de processamento elevada ao máximo, o que passa totalmente pela análise de dados.</p> <p>O Deep Learning, graças à sua estrutura de redes neurais formadas por algoritmos, faz com que <strong>toda estrutura tecnológica de processamento seja utilizada</strong>. É isso que cria o conceito de “deep”, ou seja, profundidade no trabalho.</p> <h3>Aprendizado de recursos</h3> <p>O aprendizado de máquina foi um avanço realmente relevante para a tecnologia moderna, <strong>permitindo que sistemas agissem como pessoas</strong> em tarefas.</p> <p>Mais do que isso, o aprendizado de recursos do Deep Learning traz um aprofundamento que possibilita funcionalidades que ainda são vistas como surpreendentes. O ponto principal é: muito mais será desenvolvido a partir disso!</p> <h3>Escalabilidade das redes neurais</h3> <p>As redes neurais não são estruturas estáticas e predefinidas para funcionarem de determinada maneira e com complexidade de trabalho limitada.</p> <p><strong>A escalabilidade desses algoritmos é uma característica concreta</strong>, o que praticamente remove qualquer limite do processo de análise e entendimento dos dados. Isso gera uma perspectiva de melhoria constante para qualquer sistema.</p> <p>Na era da <a href="https://rockcontent.com/br/blog/transformacao-digital/" target="_blank">transformação digital</a>, o Deep Learning é uma mostra de como vivemos em um período em que a tecnologia é o centro de tudo, desde tarefas simples do cotidiano até a gestão de empresas.</p> <p>Sistemas estão cada vez mais capacitados a agirem sem a intervenção humana, reproduzindo até mesmo o raciocínio de uma pessoa, inspirado no funcionamento do cérebro.</p> <p>Você sabia que a Inteligência Artificial pode ser implementada de forma produtiva em diversos tipos de aplicações? Entenda mais sobre isso em nosso post “<a href="https://rockcontent.com/br/blog/inteligencia-artificial-no-software/" target="_blank">Como implementar inteligência artificial no meu software?</a>”</p>
