“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/