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Você sabe o que é Deep Learning? E Machine Learning?
Esses dois conceitos da Inteligência Artificial (IA) já fazem parte da nossa rotina, mas muitos profissionais não sabem dizer o que eles representam e qual a diferença entre um e outro.
A estimativa é que o mercado de Deep Learning alcance cerca de US$ 25,50 bilhões até 2025, segundo relatório da Market Research Engine. De acordo com o Gartner, metade das empresas do mundo deve atingir, até 2025, um alto grau de implementação de tecnologias de IA.
Neste artigo esclarecemos o que é Machine Learning (ML) e Deep Learning, o que diferencia esses dois conceitos e quais são os desafios para sua implementação.
Boa leitura!
O que é Deep Learning
Deep Learning ou Aprendizado Profundo é um método de Machine Learning que consegue absorver um grande volume de dados, fazer análises e aprender com os dados a partir de redes neurais.
O que configura essas redes é o treinamento que os algoritmos de Deep Learning recebem. Eles precisam ser treinados com grandes quantidades de dados para resultar em um modelo capaz de absorver novos dados, processá-los e analisá-los sem intervenção humana.
O Deep Learning é considerado o método mais evoluído da Inteligência Artificial.
Diferença entre Machine Learning e Deep Learning
Por estarem inseridos no mesmo universo de IA, os termos Machine Learning e Deep Learning podem ser facilmente confundidos. Se for esse o seu caso, a explicação abaixo vai ajudá-lo.
Primeiro, vamos retomar o que é IA…
A Inteligência Artificial é uma área da ciência da computação que atua no desenvolvimento de máquinas e sistemas, para que possam “pensar” e tomar decisões sem interferência humana. Algumas das aplicações de IA envolvem, por exemplo, chatbots, veículos autônomos e sistemas de recomendação.
O Machine Learning ou Aprendizado de Máquina é um subconjunto da Inteligência Artificial que permite que os equipamentos aprendam a partir de dados. Para isso, utiliza-se a criação de modelos de ML para treinar as máquinas e os sistemas.
Uma vez que são treinados, podem ser usados para reconhecer imagens, por exemplo, bem como filtrar spam, fazer análises preditivas, entre outros.
Já o Deep Learning é um método de Machine Learning utilizado para treinar as máquinas e os sistemas, fazendo com que eles consigam interpretar os dados e aprender com eles por conta própria. Abaixo mostraremos as principais aplicações do Deep Learning, mas já podemos adiantar duas delas: assistentes de voz e reconhecimento facial.
Assim, se formos simplificar a diferença entre Deep Learning e Machine Learning, podemos dizer que o Machine Learning nada mais é que um subconjunto da Inteligência Artificial, enquanto que o Deep Learning, um subconjunto do Machine Learning.
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Principais aplicações de Deep Learning no mercado
Desde a sua criação, o Deep Learning vem sendo aplicado em diferentes tipos de projetos. Reconhecimento de imagem e vídeo, processamento de linguagem natural, análise de textos, reconhecimento de fala e assistentes de voz são apenas alguns.
A seguir, veja mais detalhes:
- Reconhecimento de imagem e vídeo: atuando em sistemas de vigilância, processos de fabricação (para assegurar a qualidade), veículos autônomos e redes sociais para filtrar conteúdos de imagem e vídeo;
- Processamento de linguagem natural e análise de texto: onde sistemas estão conseguindo analisar sentimentos, realizar traduções entre idiomas, criar resumos inteligentes e responder a perguntas;
- Reconhecimento de fala e assistentes de voz: com sistemas e assistentes de voz (Siri, Alexa, entre outros) transcrevendo a fala com alta precisão, executando comandos de voz e fornecendo respostas que imitam interações pessoais;
- Detecção de fraudes e cibersegurança: auxiliando sistemas na análise de dados, em tempo real, para identificar padrões suspeitos e ameaças em potencial que podem afetar a segurança de dados e do negócio;
- Análise preditiva e sistema de recomendação: com empresas, em especial as do e-commerce, usando Deep Learning para prever tendências, compreender o comportamento de seus clientes e fornecer recomendações personalizadas;
- Diagnóstico médico: ajudando os profissionais da saúde a detectar doenças, identificar anormalidades em exames, interpretar imagens e entregar diagnósticos mais precisos aos pacientes;
- Otimização da cadeia de suprimentos: sendo aplicado para otimizar as operações da supply chain, prevendo períodos de sazonalidade, maior demanda e até calculando os níveis ideais de estoque.
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Vantagens e benefícios do uso do Deep Learning
Assim como a Inteligência Artificial e o Machine Learning, o Deep Learning traz uma série de vantagens e benefícios para as empresas. As principais são:
- Aprendizado automático de recursos;
- Melhora no reconhecimento de padrões;
- Garantia de previsões e insights mais rápidos;
- Tratamento de dados complexos, estruturados e não estruturados;
- Maior precisão na análise de dados;
- Dimensionamento para lidar com uma quantidade crescente de dados;
- Capacidade de personalização de experiências.
As empresas também podem gerar mais economia a partir do Deep Learning, uma vez que, ao invés de depender de analistas para tomar decisões, são capazes de executar seus próprios modelos de Deep Learning e fazer as previsões.
Desafios e considerações na implementação
O uso de Deep Learning apresenta desafios de implementação como qualquer outra tecnologia. O primeiro deles envolve os próprios algoritmos.
Os algoritmos de Deep Learning dependem de muitos dados de treinamento, e muitas vezes esses dados podem conter informações sensíveis, pessoais ou até mesmo confidenciais.
Portanto, a empresa precisa ter uma boa política de privacidade e proteção de dados em sua cultura, a fim de resguardar os dados e impedir que eles sejam usados de forma inadequada no treinamento dos algoritmos.
Os modelos de Deep Learning, por outro lado, podem apresentar certa complexidade de interpretação. Então, é necessário que a empresa também utilize ferramentas inteligentes de IA que ajudam na interpretação desses modelos.
Vale dizer que o Deep Learning pode gerar insights tendenciosos dos dados, caso a empresa não utilize abordagens como a introdução de diferentes tipos de fontes para diversificação.
Existem também outras variáveis que devem ser consideradas, como o viés nos dados de treinamento e a qualidade dos dados de entrada. O viés nos dados de treinamento pode ser uma fonte significativa de distorção, uma vez que reflete preconceitos existentes na coleta de dados históricos.
A normalização, que trata do processo de organização em um banco de dados, também é um ponto de atenção. A falta de padronização e estruturação adequada pode dificultar a eficácia do Deep Learning, levando a resultados imprecisos e, em último caso, prejudicando a tomada de decisões. É fundamental implementar práticas de organização de dados sólidas e manter a qualidade e integridade dos dados ao longo do tempo
O impacto do Deep Learning no futuro dos negócios
O Deep Learning usa Inteligência Artificial para processar dados mais rápido que os outros métodos. Essa velocidade permite que as empresas obtenham mais conhecimento para tomada de decisão, e como consequência, melhorem suas estratégias e operações de negócio.
Além da geração de insights inteligentes e capacidade de atuar rapidamente no mercado, o Deep Learning impacta o futuro dos negócios de diversas formas, como já mencionamos aqui.
Por exemplo, o reconhecimento de imagem e vídeo é fundamental em sistemas de vigilância, processos de fabricação, veículos autônomos e redes sociais. O processamento de linguagem natural e análise de texto permite sistemas a analisar sentimentos, realizar traduções entre idiomas e responder a perguntas de maneira eficaz.
Os assistentes de voz, como Siri e Alexa, estão revolucionando a interação com os dispositivos, proporcionando uma experiência personalizada e ágil. Além disso, o Deep Learning desempenha um papel crucial na detecção de fraudes, diagnóstico médico, análise preditiva, sistemas de recomendação e otimização da cadeia de suprimentos.
Afinal, as empresas podem criar seus próprios modelos para prever comportamentos e tendências, automatizar tarefas que até então tomavam muito tempo, e reduzir custos associados ao trabalho manual e aos recursos humanos.
O avanço tecnológico pressiona as empresas a inovar e se tornarem mais inteligentes. O uso correto da Inteligência Artificial, a partir de Machine Learning e Deep Learning, é necessário para obter insights que fundamentam as ações e estratégias de negócio.
Sua empresa já conta com ferramentas de inteligência artificial para acompanhar o avanço da tecnologia? Sabe como aplicar o Deep Learning? Diz para a gente nos comentários!
