Que as máquinas já conseguem fazer tarefas humanas, não é nenhuma novidade, certo? No entanto, para tal, elas precisavam ser programadas por humanos. Mas isso está se tornando cada vez mais obsoleto graças ao Deep Learning. Entenda!

Deep learning: mais uma inovação da Inteligência Artificial que trará grandes frutos à sociedade! Que as máquinas já conseguem fazer tarefas humanas, não é nenhuma novidade, certo? No entanto, para tal, elas precisavam ser programadas por humanos. Mas isso está se tornando cada vez mais obsoleto graças à esta modalidade da ciência da computação. Entenda!  

 

Deep learning: o que é?

Para explicar deep learning, precisamos fazer uma breve introdução sobre dois outros conceitos: machine learning e redes neurais. O primeiro (“Aprendizagem de máquina”, em tradução livre) é um método de análise de dados que faz com que um sistema possa, literalmente, aprender coisas, automatizando processos, criando algoritmos e muito mais. Com isso, ele é capaz de tomar “as próprias decisões” sem que haja intervenção humana.   

O que proporciona essa aprendizagem são as redes neurais artificiais. São sistemas computacionais que “imitam” o cérebro humano e são capazes de acumular conhecimento proporcionalmente à quantidade de experiências às quais são submetidas. Elas realizam cálculos, processam dados e podem padronizar e classificar uma enormidade de informações, fazendo com que elas sejam “melhoradas” continuamente.  

A Deep Learning (“Aprendizagem profunda”, em tradução livre) nada mais que é uma categoria mais evoluída da Machine Learning. Como o nome sugere, ela busca uma aprendizagem mais “profunda” através da utilização de tipos especiais de redes neurais. Na prática, a diferença é que, na aprendizagem profunda, há a possibilidade analisar dados brutos em texto, áudio e imagens. 

Sempre que um novo dado chega ao sistema, o método do Deep Learning atribui um nível de importância a cada um dos elementos que compõem aquela informação. Cada rede neural fica responsável por analisar setores específicos daquele “arquivo”. No caso de imagens, podemos citar os pixels; em textos, os caracteres. 

Por fim, ele combina todos esses itens e é capaz de chegar a determinadas conclusões, que são o resultado final; utilizando os mesmos exemplos, se a foto é de um gato ou um cachorro ou se um currículo se enquadra nas características da sua empresa. Essa avaliação é retransmitida às outras camadas da rede neural, o que leva à “manutenção” do sistema e no seu constante aprendizado. 

 

Deep learning: alguns exemplos práticos

O Deep Learning já é utilizado para criar produtos e desenvolver diversas inteligências mercadológicas. Mas engana-se quem pensa que o método está à disposição apenas para demandas operacionais em grandes corporações. A sociedade já convive diariamente com algumas das revoluções proporcionadas pela aprendizagem profunda. Será que você reconhece alguma delas?

Por falar em reconhecimento, o Deep Learning é a ferramenta responsável pelo reconhecimento facial do Facebook. Quando você publica uma foto e a rede social sugere corretamente quem deveria ser marcado na imagem, não se assuste! É apenas aprendizagem profunda. Outro exemplo de utilização do método através de imagens é o Pinterest. É esta tecnologia que consegue categorizar os itens do extenso banco do site. 

Na medicina, o Deep Learning tem sido braço direito ao identificar alguns diagnósticos de doenças com bastante exatidão; especialmente, aqueles que precisam de imagens para serem detectados. Um dos setores mais beneficiados é a oncologia. Graças a visualizações mais nítidas e aprofundadas dos linfonodos, o reconhecimento de câncer tem se tornado mais preciso. 

No e-commerce, a utilização do Deep Learning otimiza sempre a experiência do cliente no site. Quanto mais tempo você passa no portal de alguma marca, mais dados são coletados e, assim, sua próxima entrada na página estará repleta de melhorias e sua visitação será sempre personalizada. Além disso, a aprendizagem profunda define o comportamento do cliente, o que ajuda a empresa a pensar as próximas estratégias de campanha. 

Por fim, o Deep Learning está colaborando com implementação algo que sempre esteve no nosso imaginário como uma representação do futuro: os carros autônomos. Esses automóveis se guiarão pelo Differentiable Neural Computer (Computador neural diferenciável, em tradução livre), tipo de computador desenvolvido por uma empresa do grupo Google. Através dele, o veículo escolhe as melhores rotas e tem noção perfeita de linhas, placas e paradas. 

 

Città TV

Vem aí a Città TV, um novo conceito em televisão por assinatura que extrai o melhor da tecnologia fibra óptica. É TV a cabo de verdade! 

A principal vantagem da Città TV sobre a concorrência é que o cabo de fibra óptica é conectado diretamente no seu dispositivo. Nas outras operadoras, ele vai apenas ao ponto de distribuição e chega até sua casa através de um cabo coaxial, que é bem menos resistente e mais suscetível a danos. 

Estamos em fase final de testes e, em breve, estaremos na sua casa. Acompanhe as nossas redes sociais para mais detalhes! 

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