O que é Deep Learning?

Descubra sua importância e de que forma inserir na rotina da empresa

Deep learning, ou também chamado como aprendizagem profunda, é a parte do aprendizado de máquina que, por meio de algoritmos de alto nível, imita a rede neural do cérebro humano.

É um tipo de machine learning que treina computadores para realizar tarefas que inclui reconhecimento de voz, identificação de imagem e previsões.

De forma simplificada, podemos dizer que deep learning são algoritmos complexos construídos a partir de um empilhamento de diversas camadas de “neurônios”, alimentados por quantidades imensas de dados, que são capazes de processar a linguagem natural e aprender a realizar tarefas extremamente avançadas sem interferência humana.

Qual a sua importância?

Sendo uma das bases da inteligência artificial (IA). Técnicas de deep learning têm aprimorado a capacidade dos computadores em classificar, reconhecer, detectar e descrever.

Por exemplo, o deep learning é usado para classificar imagens, reconhecer fala, detectar objetos e descrever conteúdo. Sistemas como Siri e Cortana são parcialmente alimentados por deep learning.

Vários desenvolvimentos estão hoje avançando graças ao deep learning:

• Melhorias nos algoritmos têm fomentado a performance dos métodos de deep learning;
• Novas abordagens de machine learning aprimoraram a precisão dos modelos;
• Novas classes de redes neurais estão sendo desenvolvidas para que se adaptem a aplicações como tradução de textos e classificação de imagens;
• Temos muitos mais dados disponíveis para construir redes neurais com camadas profundas, incluindo os fluxos de dados da Internet das Coisas, dados textuais de mídias sociais, receitas médicas e transcrições de investigações;

Deep Learning x Machine Learning

	Machine Learning	Deep Learning
O que é	É a ciência de fazer com que computadores realizem ações sem precisarem ser programados para tal.	É um tipo de algoritmo mais sofisticado de machine learning, construído a partir do princípio das redes neurais.
Como funciona	Os algoritmos podem ser abastecidos com dados e então aprender por conta própria para fazer predições e orientar decisões a partir de modelos.	Diferentemente dos primeiros algoritmos existentes, é capaz de suportar e trabalhar com big data e funcionar como uma mente própria através de sobreposição de camadas não lineares de processamento de dados.
Quando surgiu	Começou a ser desenvolvido nos anos 80, como a primeira forma de colocar em práticas os conceitos de inteligência artificial.	Se desenvolveu a partir de 2010 com o surgimento de computadores poderosos e o aumento dos dados acessíveis, tornando possível os avanços de aprendizado de máquina.

Como o Deep Learning está sendo usado?

O deep learning pode até parecer um projeto em fase experimental. Mas trata-se de um mecanismo que possui aplicações práticas que já estão sendo usadas pelas empresas. Confira os usos mais populares da tecnologia:

Reconhecimento de imagem: uma aplicação prática é a legendação (ou descrição de cena) automática. Sendo crucial em investigações criminais para identificar atividades transgressoras em meio a milhares de fotos enviadas por quem estiver presente em áreas onde um crime ocorreu. Os carros autônomos também serão beneficiados com reconhecimento de imagem através do uso de câmeras com tecnologia 360º.

Reconhecimento de voz: empresas e universidades adotaram o deep learning para atuar com essa finalidade. Xbox, Skype, Google Now e a Siri, por exemplo, empregam tecnologias de deep learning em seus sistemas para reconhecer padrões de fala e voz.

Sistemas de recomendação: Amazon e Netflix popularizaram o conceito de sistemas de recomendação através de boas chances de acertar no que você pode estar interessado depois de realizar uma ação, a partir de comportamentos anteriores. O deep learning pode ser usado para aprimorar as recomendações em ambientes complexos, como para músicas ou preferências de roupas em múltiplas plataformas.

Processamento de linguagem natural: Redes neurais, componente central de deep learning, têm sido usadas para analisar e processar textos escritos há muitos anos. Uma especialização dessa técnica pode ser usada para descobrir padrões em reclamações de clientes, relatórios médicos ou boletins informativos, por exemplo.