O que é deep learning e quais são suas vantagens

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O deep learning é uma forma de aprendizado de máquina muito mais avançada do que as demais. Como outros tipos de machine learning, ele tenta criar sistemas e computadores mais inteligentes, capazes de analisar dados com maior velocidade para simplificar tarefas do dia a dia.

Hoje, você vai conhecer melhor o deep learning, como ele funciona e quais benefícios pode trazer para a análise de dados. Continue a leitura!

O que é deep learning?

Deep learning, ou aprendizagem profunda, é um tipo de machine learning concentrado na criação de algoritmos que funcionam de maneira similar às redes neurais no cérebro humano. O conceito fica bem mais fácil de se entender quando pensamos em sistemas que já fazem parte do nosso dia a dia, como os criados pelo Google.

A empresa norte-americana dispõe de uma equipe (chamada de Google Brain) apenas para desenvolver soluções de Inteligência Artificial focadas em deep learning. Dentre as modificações promovidas, temos a otimização das traduções automáticas do Google.

Hoje, o Translate funciona com muito mais precisão do que no passado, porque aprende cada vez que o usuário introduz uma informação no sistema. Esse processo é feito com deep learning, usando o Google Neural Machine Translation.

Outra das grandes mudanças que a tecnologia trouxe para essa ferramenta foi a conversão de áudios de um idioma para outro, sem que eles precisassem ser transcritos. Para conquistar isso, o Google submeteu milhões de horas de conversas em Espanhol e Inglês no sistema que, como o cérebro humano, passou a identificar a correspondência de palavras sem precisar redigi-las.

Onde o deep learning pode ser usado?

Além do Google, uma porção de outras aplicações com deep learning já foram desenvolvidas por organizações ao redor do mundo. Uma delas, chamada “Let there be color”, permite que o usuário submeta fotografias em preto e branco em um sistema para obter versões coloridas.

Há também muitos casos de uso de aprendizado de máquina avançada que fazem com que as rotinas de trabalho de profissionais da área médica e carros inteligentes possam funcionar. O Watson, da IBM, vem sendo treinado há anos para servir como um parceiro dos médicos, tanto no diagnóstico quanto no tratamento de doenças. 

O carro autodirigível do Google também vem sendo construído, inteiramente, sobre a plataforma de deep learning da empresa.

Quais as vantagens de apostar em deep learning?

O deep learning tem muitas aplicações e, por isso, em cada contexto consegue trazer vantagens diferentes para empresas distintas. Na maioria dos casos, porém, ele é usado para desempenhar tarefas complexas de forma menos onerosa e com resultados de qualidade. Confira, abaixo, como e por que o recurso traz esses benefícios.

Redução de custos e agilidade

Redes neurais são cérebros eletrônicos que podemos treinar para realizar qualquer tarefa —, sendo menos oneroso do que educar uma pessoa. Atividades rotineiras, como a criação de relatórios, podem ser submetidas aos sistemas que aprenderão como realizá-las em muito menos tempo do que humanos jamais poderiam.

Isso porque as redes neurais podem funcionar 24 horas e 7 dias por semana, em uma velocidade muito maior que qualquer um de nós. Assim, esse recurso pode ser utilizado para escalar as operações de uma empresa sem precisar contratar uma nova equipe para realizar processos repetitivos.

Resultados precisos

O deep learning é muito mais preciso em seus resultados do que outros tipos de Inteligência Artificial. Ele entrega qualidade nas respostas que oferece porque não comete erros no processamento de dados — como um funcionário tradicional faria.

Há um padrão de qualidade nos retornos que uma empresa obtém com essa tecnologia e isso faz com que elas sejam também mais eficientes.

O uso do deep learning é futuro da computação. Sendo assim, o campo deve crescer bastante nos próximos anos e precisará de profissionais capacitados para fazer o treinamento constante dos sistemas. Portanto, conhecer sobre o tema é o primeiro passo para não ser ultrapassado por essa tecnologia.

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