Deep Learning: mais uma tecnologia revolucionária

Para entender o que é Deep Learning é necessário ter conhecimentos básicos sobre Machine Learning ou Aprendizado de Máquina. Como expliquei aqui na semana passada, essa técnica que tem como coração estratégias baseadas em algoritmos. é capaz de fazer com que um computador desempenhe suas funções sem que pareça ter sido programado para isso e quanto mais for utilizado, mais “aprende” para realizar suas tarefas cada vez melhor.

O Deep Learning é um dos temas mais pesquisados e estudados no universo da ciência da computação moderna. O termo significa aprendizagem profunda e utiliza redes neurais visando a melhoria de muitas técnicas computacionais como: reconhecimento de fala, visão e o processamento de linguagem natural.

A abordagem dessa técnica é muito específica em relação a construção e formação das redes neurais que tem sido desenvolvida há mais de 50 anos visando alcançar momentos mais promissores como os dias de hoje. Depois de muito estudo, atualmente essas técnicas são aplicáveis em diversos setores, principalmente no meio empresarial, industrias de segmentos como educação, saúde, e-commerce e outros.

Como funciona o Deep Learning na prática?

A tecnologia executa a “aprendizagem” de um modelo para que depois o sistema possa, sozinho decifrar as linguagens naturais, relacionar termos e palavras para que os dados comecem a fazer sentido. O que isso significa? As máquinas são “ensinadas” a interpretar informações para que assim possam responder questões sobre diversos assuntos por conta própria. A quantidade de algoritmos é cada vez maior e com o Deep Learning é possível fazer com que os sistemas façam o maior número de linguagem natural possível, assim compreendendo temas universais de maneira mais profunda.

O Deep Learning conta com uma abordagem inovadora que dispensa um pré-processamento gerando automaticamente propriedades que não variam em suas camadas hierárquicas de representação. Profissionais como cientistas de dados, engenheiros e desenvolvedores de software são capazes de conquistar excelentes resultados utilizando métodos baseados no Deep Learning já que são diversas camadas de processamento de dados não lineares, alcançando uma representação complexa e abstrata dos dados para formar assim uma classificação ordenada.

Por que é importante conhecer o Deep Learning?

Estamos falando de uma abordagem que tem ganhado espaço nos últimos anos por auxiliar com avanços tecnológicos em várias áreas de atuação dentro da Inteligência Artificial como: percepção de objetos, tradução automática e reconhecimento de todos os tópicos de pesquisa, o que sempre foi um desafio para quem trabalha com Inteligência Artificial. O assunto está ganhando proporções tão grandes que o Google criou uma plataforma para oferecer cursos gratuitos a pessoas interessadas em conhecer e entender melhor a prática dos mecanismos de aprendizagem profunda e interpretação de dados pelas máquinas, é TensorFlow.

Como podemos perceber com o exemplo acima, grandes empresas de software já começam a investir pesado no desenvolvimento de técnicas baseadas na aprendizagem profunda e a incorporam em muitos dos seus produtos. Além do Google, outras gigantes da internet e do mundo corporativo estão seguindo por esse caminho como o Facebook e a IBM.

Confira alguns exemplos do que o Deep Learning é capaz de fazer pela sua empresa:

• Otimizar a experiência dos usuários por meio de pesquisas online;
• Otimizar campanhas de anúncios online em tempo real;
• Analisar e identificar sentimentos por meio de textos ou imagens;
• Promover melhorias em ofertas de e-commerce ­utilizando analises de navegação do cliente;
• Oferecer preços mais vantajosos após uma análise do comportamento do consumidor em outras lojas virtuais;
• Detectar falhas em equipamentos, invasões ao sistema, fraudes e outros;
• E muito mais!

Se para você todas essas possibilidades ainda soam um pouco vago, eu tenho uma excelente indicação de leitura que pode te auxiliar com muitas dúvidas. Trata-se do livro Data Smart escrito por John Foreman o Cientista de Dados Chefe no MailChimp, responsável por projetos de Big Data para The Coca-Cola Company, Royal Caribbean International, Hotéis Grupo InterContinental, Dell, FBI, o Departamento de Defesa e o Serviço de Receita do Governo Federal dos Estados Unidos.

O livro mostra que os cientistas de dados não transformam um monte de informações em um pote de ouro e faz isso apresentando técnicas significativas, com apontamento de todo o funcionamento delas e mostrando como pode usá-las em benefício do seu negócio independente do porte dele. Além de ser uma excelente, o livro ainda acompanha materiais extras que podem ser baixados para tornar a didática ainda mais simples.

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Semana que vem vou falar sobre a diferença entre Machine Learnign e Deep Learning. Fique ligado!