Afinal de contas, o que é Deep Learning?
Entre as técnicas de Inteligência Artificial existentes, o Deep Learning – em português, aprendizagem profunda – é considerada a maior disrupção tecnológica da área, que permitiu avanços significativos nos últimos anos nesse processo de análise de dados.
“O Deep Learning consiste em uma técnica de Machine Learning que se utiliza de redes neurais profundas para o processamento das informações e a aprendizagem.
Um click, um acesso, um segundo na página. Pronto! Não precisa muito para que um novo dado seja produzido para integrar o gigantesco universo do Big Data, cuja produção de dados é estimada em mais de 4,5 quintilhões de bytes diariamente em todo o mundo. Difícil até de imaginar esse número, não é mesmo?
Mais do que conseguir dimensionar, entender essa avalanche de informações é missão ainda mais complexa. Por isso, só mesmo com o uso de tecnologias inteligentes para conseguir decodificar e analisar esses dados. E assim, auxiliar empresas a compreender comportamentos e tendências, identificar oportunidades e, principalmente, definir suas estratégias de mercado.
Inovação tecnológica
Entre as técnicas de Inteligência Artificial existentes, o Deep Learning - em português, aprendizagem profunda - é considerada a maior disrupção tecnológica da área, que permitiu avanços significativos nos últimos anos nesse processo de análise de dados.
O Deep Learning consiste em uma técnica de Machine Learning que se utiliza de redes neurais profundas para o processamento das informações e a aprendizagem. Diferentemente das outras técnicas existentes, o Deep Learning é capaz de trabalhar com a análise de dados brutos, o que possibilita um campo de atuação mais amplo frente às outras técnicas, e pode classificar informações contidas em diferentes formatos, como: áudios, textos, imagens, sensores e bancos de dados.
Entendendo o Deep Learning
Na prática, quando um sistema inteligente é alimentado por um novo dado, cada neurônio artificial que o compõe esse sistema fica responsável por atribuir um peso àquela informação e transmitir essa avaliação para o próximo nível da rede neural.
No caso de uma imagem, por exemplo, cada camada da rede neural se concentra em algum aspecto específico da imagem e constrói uma compreensão sobre aquilo. Desta maneira, o resultado dessas avaliações é que determinará a saída do sistema.
Vamos demonstrar esse processo com a entrada de uma imagem de uma tartaruga no sistema, por exemplo. Na entrada, a imagem é dividida em pixels. E nas camadas subsequentes são atribuídos valores e compreensão sobre: os pixels, as arestas das imagens, as combinações da figura, as características da imagem e, por fim, a combinação desses recursos até se chegar à confirmação de que aquela imagem é de uma tartaruga.
O exemplo é simplista, mas as aplicações do Deep Learning são inúmeras. Atualmente, as taxas de acerto verificadas usando sistemas inteligentes superam a capacidade humana no processamento de dados.
Aplicações em Deep Learning
Algumas das possibilidades existentes são:
- Desenvolvimento de sistemas que fazem o reconhecimento automático de documentos;
- Combate a fraudes no sistema financeiro, a partir da detecção de anomalias;
- Compreensão do comportamento do cliente e sua propensão de comprar determinado produto ou serviço;
- Recomendação de informações, produtos e serviços para clientes;
- Colaboração para o diagnóstico preciso de doenças;
- Reconhecimento de voz, face e veículos;
- Entre outros.
Sobre a NeuralMind
A NeuralMind é uma startup sediada em Campinas, que busca transformar negócios com o uso de Inteligência Artificial. Entre as soluções oferecidas pela startup estão: sistemas de recomendação, detecção de anomalias, análise automática de imagens, reconhecimento inteligente de documentos e segurança cibernética. Para mais informações, acesse: http://neuralmind.ai/
Website: http://neuralmind.ai/
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