Termos como Machine Learning e Deep Learning estão em alta, mas seus significados podem não ser tão claros. Ao ouvi-los, as pessoas tendem a pensar em ficção científica. Mas a verdade é que os processos automatizados e inteligentes cada vez mais fazem parte da realidade. Eles permitem o trabalho com grandes quantidades de dados sem a necessidade de um humano supervisionando.

Neste conteúdo, você descobrirá o que é Deep Learning. Também entenderá quais são as possibilidades de uso que já estão disponíveis para as empresas, com o objetivo de colocar o consumidor em posição de destaque, deixando as operações comerciais e relacionais mais rápidas e eficientes.

Quer saber como funciona? Então leia este conteúdo até o final!

O que é Deep Learning?

Em uma tradução literal, Deep Learning significa ‘Aprendizagem Profunda’. O termo, conectado fortemente a Inteligência Artificial e Machine Learning (ou Aprendizado da Máquina, em português), faz referência à possibilidade de dispositivos e computadores inteligentes conseguirem exercer atividades programadas sem intermédio de interação humana.

Mais do que isso, aprendemos com o contexto em que o Deep Learning é utilizado. Para conseguir chegar a um resultado ainda mais otimizado, é possível usar as redes neurais no reconhecimento de fala e na visão computacional, com a finalidade de processar a linguagem humana da melhor forma. O funcionamento é parecido com a rede neural humana.

As redes neurais artificiais funcionam a partir de técnicas informatizadas que contam com modelos matemáticos inspirados na estrutura dos seres inteligentes, que conseguem aprender a partir da experiência.

As empresas já conseguem usar a tecnologia e obter resultados expressivos em diversos segmentos. Algumas das áreas em que o Deep Learning se destaca são a saúde e a educação. Plataformas de e-commerce também já fazem uso importante desse recurso.

Para a construção de um conhecimento apropriado, é necessária a alimentação constante de uma grande variedade de dados. Uma base bem-estruturada favorece o uso da linguagem para relacionar os termos e entregar um significado em meio a uma multiplicidade de informações. Nesse sentido, o aprofundamento do conhecimento diminui tempo e custos com pré-processamento, já que as camadas hierárquicas de representação são criadas automaticamente, por meio de dados não lineares.

Entendendo a forma abstrata como os dados são representados, é possível empregar o Deep Learning para detalhar vários tipos de temas e, a partir disso, apresentar ainda mais resultados em termos de negócios.

Quais as vantagens do Deep Learning?

Com o Deep Learning, é possível:

identificar fraudes, problemas e invasões que deixam a rede vulnerável com mais facilidade;

entender melhor o comportamento dos clientes e garantir uma experiência mais agradável a eles;

planejar as melhores ofertas, de acordo com a análise comportamental dos consumidores na internet;

fazer um filtro eficiente de spam;

otimizar os anúncios e as campanhas veiculados na internet;

trabalhar de maneira preventiva quanto a falhas nos equipamentos.

Qual a importância dessa tecnologia para as empresas?

Como você viu, o conceito pode ser aplicado em múltiplas áreas. Quando uma empresa adere à transformação digital, consegue elevar ainda mais o seu patamar, já que as técnicas de análise de dados utilizadas ganham eficiência, beneficiando a automação e o desenvolvimento de sistemas.

Nesse contexto, o Deep Learning permite a elaboração de sistemas e regras que analisem vários tipos de dados de uma empresa, favorecendo a extração de informações e a elaboração de conhecimento com alta velocidade e precisão. Esse recurso também torna a implementação de Machine Learning mais fácil, ponto essencial para a integração de tecnologias.

Para que os processos sejam ainda mais otimizados e completos com o auxílio das análises de Big Data, é possível criar abordagens com vários tipos de redes neurais. A partir disso, as empresas podem estabelecer padrões de aprendizado que deem conta de dados volumosos e complexos.

Considerando esses pontos, podemos dizer que, quando a empresa atinge uma alta performance com Deep Learning, ela identifica mais facilmente os problemas. O processo de tomada de decisão é otimizado, já que os relatórios são personalizados. Os benefícios de todo o processo são vistos por meio da diminuição de retrabalho e pelo aumento da produtividade das equipes.

Como o próprio sistema consegue aprender sozinho, a tecnologia faz com que os resultados melhorem em precisão e apareçam mais rapidamente. Ou seja, você descobrirá fatos importantes sobre o próprio modelo de negócios e o mercado com antecedência, o que aumenta a competitividade da empresa. É possível usar Inteligência Artificial no RH e até mesmo no processo de produção.

E já que o Deep Learning está em evolução contínua, é importante observar que sempre haverá novas possibilidades para usá-lo em prol da melhoria de performance das empresas. Logo, é essencial que os agentes de decisão adaptem seus projetos antes de que percam espaços no mercado devido a uma possível obsolescência dos modelos de negócios.

Quais as principais aplicações do Deep Learning nas empresas?

Agora que você já está mais por dentro dos impactos de aprofundar o conhecimento usando a tecnologia, conheça algumas das aplicações de Deep Learning que já estão presentes em operações empresariais a partir da transformação digital.

Assistentes virtuais

Não importa qual é a plataforma com que você interage. Pode ser Siri, Cortana, Google Home ou Alexa — os assistentes ou agentes virtuais contam com aprendizagem profunda para conseguir replicar a fala humana e proporcionar uma interação mais natural.

Traduções

Da mesma maneira que um sistema consegue entender uma linguagem para se comunicar, é possível trabalhar com mais idiomas ao mesmo tempo e fazer traduções automáticas. Uma funcionalidade como essa permite que profissionais tenham acesso a traduções eficientes e rápidas. A tendência é que, à medida que a tecnologia evoluir, a qualidade dos entregáveis seja ainda melhor e o processo aconteça em menos tempo.

Visão para carros autônomos

Em meio a discussões sobre direitos trabalhistas ligados ao processo de entrega de mercadorias e até mesmo do trabalho de motoristas para viagens, uma possibilidade é que os carros autônomos possam assumir funções como essas no futuro.

Com Deep Learning, os carros podem aprender de modo eficiente quais são as realidades de uma rodovia, sabendo responder rapidamente a sinais, além de prever a movimentação de veículos e pessoas ao longo de um trajeto determinado.

Quanto mais dados estiverem disponíveis, maior será a capacidade de um veículo autônomo aprender e saber reagir a cada situação, mesmo que, por exemplo, ocorram situações como a pouca visibilidade de sinalização da via em dias de neblina.

Chatbots

Você já deve ter sido atendido por um chatbot. Eles são capazes de entender o que as pessoas querem dizer e apresentar respostas satisfatórias e inteligentes nos processos de atendimento virtual. Como o aprendizado profundo tem crescido, os sistemas são mais capazes de responder aos clientes a cada instante. Nesse processo, a tendência é que o atendimento aos consumidores se torne totalmente independente.

Reconhecimento facial

As possibilidades para o reconhecimento facial vão além de questões de segurança. No futuro, será possível fazer pagamentos em lojas apenas com a identificação dos rostos.

Entretanto, para que a tecnologia ganhe maturidade e confiabilidade, é necessário fazer a detecção mesmo quando os rostos sofrem modificações significativas, como é o caso de alterações no corte de cabelo ou de sinais de envelhecimento natural.

Mesmo com limitações, a ideia já usada como medida de segurança em vários lugares, até mesmo no Brasil. Já há casos em que pessoas foram presas pela eficiência do sistema. Ou seja, o assunto deixou de existir apenas nos filmes para entrar na realidade.

Medicina

É possível fazer diagnósticos e tratamentos personalizados. Tudo considerando o genoma do paciente. Com isso, a tendência é que os medicamentos façam mais efeito, já que atenderão às necessidades específicas das pessoas.

Por fim, é importante observar que já se pode usar Deep Learning e Machine Learning na experiência do cliente. Por isso, é hora de pesquisar e dar atenção às transformações do mercado. Nem todas as funcionalidades serão compatíveis com o modelo de negócios que a sua empresa opera, mas, conhecendo casos diversos, é possível ter insights interessantes sobre como melhorar os processos e conquistar resultados mais satisfatórios. Quanto mais rápido sua empresa se adaptar, melhor será!

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