Você já ouviu falar em Deep learning, Machine Learning, Inteligência Artificial ou que as máquinas vão dominar o mundo?

Pois é, robôs como o Exterminador do Futuro podem estar mais próximos da nossa realidade do que você imagina! Mas não precisa ter medo!

Este é um tema em ascensão nas áreas técnicas de estudo da tecnologia e também no nosso dia a dia e por isso é muito importante estarmos sempre informados e conhecer as inovações constantes deste vasto universo. 

Se você se interessou e quer saber mais sobre o tema, segue comigo que vou te mostrar o que é essa tecnologia, como funciona e como ela impacta e está presente em nosso cotidiano.

Neste artigo vamos ver:

  • O que é Deep Learning;

  • Por que usar o Aprendizado Profundo;

  • Exemplos de Aplicações no dia a dia;

  • Redes Neurais;

  • Processos de Aprendizagem;

  • Deep Learning x Machine Learning x Inteligência Artificial.

 

O que é Deep Learning?

 

Deep Learning, ou Aprendizado Profundo, traduzido para o português, é um dos ramos do Machine Learning, ou seja, é um aprendizado de máquina que treina computadores para realizar tarefas humanas, de forma natural a partir de redes neurais artificiais.

Este é um tema em ascensão dentro da Inteligência Artificial (IA) e tem permitido análises de grandes volumes de dados complexos do Big Data, identificação rápida de problemas e otimização de decisões.

Ao invés de usar algoritmos com equações pré definidas, o aprendizado profundo ajusta parâmetros básicos, para que através do reconhecimento de padrões em várias camadas de processamento, o computador seja capaz de aprender.

Você sabia que essa tecnologia também está presente no seu dia a dia?

As redes neurais são capazes de processar uma grande massa de dados. Baseada em nossas ações na internet, elas são capazes de aprender nossas preferências de compra, séries, músicas e nos fazer melhores sugestões em plataformas como a Amazon, Spotify e Netflix.

 

Deep Learning e Python

 

Umas das Linguagens de Programação mais utilizadas recentemente é o Python. É uma Linguagem reconhecida por ser versátil e permitir algoritmos mais estruturados.

Então, se você quer se aprofundar em Deep Learning, um bom caminho é saber alguns fundamentos do Python, e vamos te ajudar nisso.

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Agora que você já sabe o que é o Aprendizado Profundo, vamos iniciar nosso aprofundamento conhecendo as vantagens do método.

 

Por que usar o Aprendizado Profundo?

 

Com os avanços computacionais, acesso à nuvem e unidades de processamento melhores, produzimos muito mais dados que há dez anos atrás. Analisar estes dados para que eles se tornem nossos aliados é uma tarefa de alta performance. 

As redes neurais artificiais implementadas nas camadas de aprendizado do Depp Learning, são capazes de examinar essas informações de forma mais efetiva e eficiente que os métodos tradicionais. Veja algumas das vantagens do método.

 

Eficiência

Com o uso do aprendizado profundo, as redes neurais são capazes de processar e otimizar altos índices de dados, de forma eficiente e muito mais rápida. O tempo em modelagem, recursos de engenharia e processamento de dados diminui consideravelmente.

 

Assertividade

O Deep Learning realiza seu aprendizado por meio do reconhecimento de padrões, analisando uma alta quantidade de informações. É capaz de se corrigir e melhorar, assim consegue alcançar índices de acerto super elevadas, com taxas de erro inferiores a 10-5. Isso significa ter um erro a cada 100.000 amostras! 

Isso pode ser comparado ao nível de qualidade Sigma. Neste caso é possível atingir uma assertividade capaz de se enquadrar no nível  6 Sigma (3,4 defeitos por milhão) da Metodologia Seis Sigma.

 

Compreensão dos Clientes

A cada clique que damos estamos gerando um banco de dados de nossas preferências. O Aprendizado profundo permite que grandes empresas que já enxergam à tecnologia como uma aliada, processem esses dados para personalização do atendimento e da jornada de compra. É possível saber o que sugerir para os clientes, e principalmente quando.

 

Previsão de falhas

Processando dados complexos com eficiência e assertividade, aprendendo e se adaptando autonomamente, o Deep Learning permite a automatização de processos e a previsão de padrões de falhas. Saber quando irá acontecer um erro em sua produção é um grande aliado quanto a competitividade do mercado, e à redução de custos de produção.

 

Agora que você já sabe os benefícios que o Deep Learning pode trazer, vamos ver alguns exemplos de aplicações.

 

Exemplos de Aplicações no dia a dia

 

Você acha que estamos muito longe da Revolução das máquinas ou que temos privacidade na rede?

Sinto lhe informar que não, mas isso não necessariamente é algo ruim.

Veja alguns exemplos de como o Deep Learning está presente em nosso cotidiano, muitas vezes nos ajudando sem que a gente perceba.

 

  • Segurança: O reconhecimento facial que utilizamos para desbloquear nossos celulares é uma das principais funções do Aprendizado Profundo. Ele tem sido essencial para o desenvolvimento de reconhecimento de imagens e voz em aparelhos particulares e também para uso da polícia no reconhecimento de fugitivos e procurados.

 

  • Assistentes de voz: Assistentes como a Alexa e a Siri, são puramente desenvolvidas com Deep Learning. Sua capacidade de captar nossas preferências, detectar nossas vozes e entender nossas solicitações são resultado do Aprendizado Profundo.

 

  • Saúde: Assim como o Lean Healthcare impacta na redução de desperdícios e qualidade na área da saúde, os sistemas desenvolvidos com Deep Learning tem ajudado médicos na detecção de doenças como retinas afetadas pela diabetes e detecção de células cancerígenas.

 

  • Redes Sociais e Entretenimento: Redes sociais como Facebook e Instagram analisam suas principais interações para priorizar postagens e storys para você. Além deles, plataformas como Netflix e Spotify também são capazes de analisar suas preferências de conteúdo para futuras sugestões como séries e playlists.

 

Redes Neurais Artificiais

 

As Redes Neurais Artificiais são modelos computacionais análogos às conexões neurais do cérebro humano capazes de realizar o aprendizado de máquina, Machine Learning, bem como o reconhecimento de padrões (Pattern Recognition). 

Esses modelos consistem em sistemas de neurônios conectados e são compostos basicamente por uma camada de entrada para receber o sinal, uma camada de saída que toma uma decisão sobre a entrada, e entre esses dois, um número arbitrário de camadas ocultas (hidden) que são o verdadeiro mecanismo computacional da rede, sendo que com uma camada oculta é possível aproximar qualquer função contínua. 

 

Fluxograma de uma Rede Neural Artificial

 

Além disso, a determinação da quantidade de neurônios em cada camada, exceto a camada de saída, trata-se de algo empírico, no entanto, existem disponíveis em artigos e outras fontes diversos modelos já implementados que podem servir de referência para uma nova aplicação.  

A quantidade de neurônios da camada de saída é igual a quantidade de classes do classificador (RN), por exemplo, um OCR (Optical Character Recognition) de 30 caracteres terá a camada de saída com 30 neurônios.

 

Processo de Aprendizagem

 

A propriedade mais importante das redes neurais é a habilidade de aprender com seu ambiente e com isso melhorar seu desempenho. Isso é feito através de um processo iterativo de ajustes aplicado a seus pesos, denominado de treinamento. 

Vamos te dar um exemplo de dois dos métodos de aprendizagem mais utilizados, o método supervisionado e o não-supervisionado.

 

Método Supervisionado

Neste caso treina-se um conjunto de pares entrada-saída e a rede aprende a modelar a correlação entre essas entradas e saídas. Quando um padrão é inicialmente apresentado à rede, ela produz uma saída. Após medir o erro entre a resposta atual e a desejada, são realizados os ajustes apropriados nos pesos das conexões de modo a reduzir este erro para que a classificação desejada seja obtida. O aprendizado ocorre quando a rede neural atinge uma solução generalizada para uma classe de problemas.

 

Método Não-Supervisionado

Ao contrário do anterior, este método trabalha de maneira mais espontânea, sem saídas definidas. A partir da análise dos dados a inteligência artificial consegue estabelecer semelhanças e estruturas, por meio de lógicas de tentativa e erro.

 

Por último, mas não menos importante, vamos ver outros dois temas que estão sempre associados ao Deep Learning e que geram muita dúvida. 

 

Deep Learning x Machine Learning x Inteligência Artificial

 

É comum ter dúvida sobre a definição exata de Deep Learning, Machine Learning e Inteligência Artificial pois todas estão correlacionadas entre si.

Vamos te dar um breve resumo das três.

 

Inteligência Artificial x Machine Learning x Deep Learning

 

Inteligência Artificial: A IA é a capacidade das máquinas em simular nosso raciocínio, ou seja, imitar algumas características humanas, como tomadas de decisões, reconhecimentos audiovisuais. 

 

Machine Learning: O aprendizado de máquina é um dos subconjuntos da Inteligência Artificial. É a capacidade das máquinas aprenderem, se corrigirem ajustarem modelos a partir de uma grande quantidade de dados, com a mínima interferência humana.

 

Deep Learning: A Aprendizagem Profunda, é um desdobramento do machine Learning. Trata de redes neurais artificiais que imitam a complexidade e o funcionamento dos neurônios. São utilizadas para soluções complexas e precisas.

 

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