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criança aprendendo sobre deep learning

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.

Temos também um conteúdo focado nas aplicações e no futuro da inteligência artificial! Clique aqui e leia! 

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!

Leia mais sobre a importância da tecnologia na medicina clicando aqui!

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.

Saiba mais sobre algoritmos no nosso artigo complementar. É só clicar aqui!

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.

Se você quer garantir que o seu pequeno esteja preparado para lidar com isso, venha conhecer os cursos da Ctrl+Play. Aqui preparamos os pequenos para o futuro com muita diversão!

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