Deep Learning: guia sobre aplicações e importância para o futuro!
Se vocês estão acompanhando nossos artigos recentes, já devem ter explorado o incrível mundo do machine learning, uma abordagem que revolucionou a forma como as máquinas aprendem e tomam decisões.
Portanto, hoje vamos dar um passo além e mergulhar no fascinante universo do deep learning.
Afinal, essa é uma subárea super importante do machine learning, pois está moldando o futuro do mercado profissional de maneira excepcional.
Vamos para a leitura?
O que é deep learning?
Antes de tudo, vamos fazer uma rápida recapitulação. O machine learning é uma disciplina que visa desenvolver algoritmos capazes de aprender a partir de dados, tornando-se mais precisos e inteligentes com o tempo.
Por ser um ramo do aprendizado de máquina, podemos dizer que o deep learning é um outro método de ensinar as máquinas a agirem e interpretarem dados de uma maneira mais natural.
O deep learning – ou aprendizado profundo – estuda especificamente as redes neurais. Isso significa que busca formas de simular computacionalmente os comportamentos e pensamentos do cérebro humano.
As redes neurais começaram a ser desenvolvidas na década de 1950, e desde de então vem se mostrando muito importante para o mercado. Visto que são aplicáveis para diversos fins e segmentos, como saúde, educação e e-commerce, entre outras.
Isso acontece pois essa técnica revolucionária permite que os sistemas de inteligência artificial aprendam a representar e entender dados complexos, como imagens, áudio e texto, por meio de múltiplas camadas de processamento.
Como ele funciona?
Como vimos, a essência do deep learning é inspirado na estrutura do cérebro humano – onde neurônios interconectados trabalham em conjunto para processar informações de maneira hierárquica.
Portanto, em uma rede neural artificial de aprendizado profundo, esse processo é representado por uma sequência de camadas de processamento.
Sendo que cada uma delas contribui para a extração de características e informações específicas de todos os dados que a máquina recebeu.
Para exemplificar melhor, podemos imaginar as etapas de processamento como um funil – onde cada camada tem função de refinar gradualmente a compreensão que o sistema tem sobre os dados.
Assim permitindo a identificação de padrões complexos, o que resulta em tomada de decisões melhores e mais embasadas.
Afinal, quando as informações chegarem ao final do funil, a rede neural será capaz de fazer previsões, reconhecimentos ou até classificações com base nas características aprendidas e nos dados analisados.
Como o deep learning é usado na prática?
Com diversos estudos voltados para a área de deep learning nos últimos anos, notou-se que a tecnologia tem diversas aplicações em inúmeras áreas do mercado.
Alguns dos usos mais comuns e que já estão presentes no nosso cotidiano são:
- Diagnósticos de saúde
- Reconhecimento de voz
- Reconhecimento facial
- Identificação de fake news
- Recomendações personalizadas
Para exemplificar melhor, abaixo vamos contar um pouco mais sobre como funcionam essas aplicações. Continue a leitura e confira!
Diagnósticos na área da saúde
Já no setor hospitalar, o deep learning está sendo implantado principalmente em empresas farmacêuticas e médicas – onde os usos vão do diagnóstico à segmentação de imagens.
Além disso, essa tecnologia poderá ajudar médicos a encontrar diagnósticos com muito mais precisão.
Visto que é capaz de detectar desvios e anormalidades em exames, que apontam diretamente para os sinais de doença, de modo a facilitar o trabalho dos profissionais da saúde.
Assim como fazer previsões sobre a saúde do paciente e recomendar o melhor tipo de tratamento!
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Reconhecimento facial
Talvez essa seja uma das aplicações que mais está presente no nosso dia a dia. Afinal, qual aparelho celular não tem proteção facial, não é mesmo?
Para fazer isso acontecer, a rede neural é programada com o objetivo de identificar um objeto, uma pessoa, um animal ou qualquer outra coisa em uma imagem.
Dessa forma, cada camada foca em um aspecto da imagem: uma detecta as bordas, outra detecta as formas específicas, outra cuida da comparação com padrões conhecidos e assim por diante.
Recomendações personalizadas
Mais uma aplicação de deep learning e de algoritmos que se tornou muito comum no nosso cotidiano.
Você irá se deparar com isso ao abrir o catálogo da Netflix, por exemplo. Pois o aplicativo irá usar os algoritmos – que analisam o seu comportamento através da aprendizagem profunda – para te mostrar quais conteúdos que podem ser de seu interesse.
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Esse recurso de recomendação é baseado em dois tipos de filtragem:
- Filtragem colaborativa: o algoritmo recomenda a partir de classificações de conteúdos que os usuários, com o mesmo perfil que você, assistiram e gostaram.
- Filtragem de conteúdo: aqui, é quando o algoritmo vai identificar filmes e séries com as mesmas características de conteúdos que você consumiu na plataforma.
Porque o conhecimento de deep learning é importante para o futuro?
O futuro do deep learning é promissor, à medida que as aplicações se expandem e a tecnologia se integra mais profundamente em nossa vida cotidiana – como os exemplos vimos acima.
Além disso, ele molda o cenário tecnológico, impulsiona a inovação, resolve problemas complexos e oferece uma base sólida para carreiras em diversas áreas.
Ou seja, aqueles que investirem tempo e esforço para entender e dominar essa disciplina estarão preparados para enfrentar os desafios e aproveitar as oportunidades que a era da inteligência artificial tem a oferecer.
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