Deep learning vem transformando o mundo, principalmente o mundo dos negócios e da saúde. Esta tecnologia está fazendo com que empresas a lucrarem muito mais. Porém está ajudando na prevenção, diagnóstico de doenças, como câncer e depressão por exemplo.

Mas deep learning não se limita só a negócios e saúde. Ela está ajudando as pessoas de várias formas como na educação, agricultura, esportes, marketing e até no transito com os carros autônomos.

Na próxima década teremos a oportunidade de viver em um mundo movido a inteligência artificial. Podemos fazer uma analogia com a energia elétrica. Hoje nós vivemos em um mundo eletrificado. O que você acha que irá acontecer se toda energia elétrica do mundo for desligada? Você se imagina em mundo assim? Com a inteligencia artificial será igual. Em um futuro muito próximo, você, eu e todas as pessoas do mundo não poderão se imaginar vivendo sem os “poderes” da inteligência artificial.

Se você deseja saber mais sobre essa incrível tecnologia este artigo vai te dar uma visão geral sobre o conceito, definição e exemplos de aplicações reais de inteligência artificial, mais especificamente utilizando deep learning.

Dividi este artigo em 4 partes para ajudar na compreensão do conteúdo:

1. Diferença entre Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning
2. O que é Deep Learning ou Aprendizado Profundo
3. Como funciona o Deep Learning
4. Aplicações de Deep Learning

1 – Diferença entre Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning

A primeira coisa que temos que entender é que inteligência artificial, machine learning e deep learning não são a mesma coisa. Vamos deixar claro o que é inteligência artificial, o que é machine learning e o que é deep learning, logo abaixo:

Inteligência Artificial (IA)

Podemos dizer que a inteligência artificial (IA) existe quando uma máquina tem capacidades cognitivas tais como aprender com exemplos e resolver problemas.

IA é um conceito mais genérico criado para descrever a ciência por trás da inteligência dos computadores. Esta inteligência é formada por um conjunto de algoritmos matemáticos e estatísticos que simulam ou reproduzem as capacidades humanas, tais como aprender, analisar, ver, falar, etc.

Temos um artigo onde explicamos tudo que você precisa saber Inteligência Artificial. Clique aqui para acessar.

Machine Learning

Machine learning ou aprendizado de máquina ou até aprendizagem de máquina é uma subárea da IA. O próprio criador de termo Arthur Samuel definiu o conceito de machine learning como o campo de estudo que dá aos computadores a habilidade de aprender sem serem explicitamente programados.

Machine Learning permite que computadores tomem decisões com a ajuda de algoritmos que podem aprender sozinhos com seus erros e fazer previsões sobre os dados analisados.

Veja todos os detalhes em nosso artigo sobre o que é e como funciona o Machine Learning. Clique aqui para ler.

Deep Learning

Por sua vez o conceito de Deep Learning ou Aprendizado Profundo é uma subárea do machine learning. Deep learning se dá quando aplicamos o conceito de redes neurais profundas. Enquanto uma rede neural “simples” (usada por machine learning) possui apenas uma camada escondida, uma rede neural profunda possui infinitas camadas escondidas.

Se você não sabe o que são redes neurais, iremos explicar detalhadamente ainda neste artigo.

2 – O que é Deep Learning ou Aprendizado Profundo

Deep Learning (DL) ou Aprendizado Profundo é um conjunto de algoritmos estatísticos e matemáticos que tentam simular o funcionamento dos neurônios do cérebro humano. DL pode atingir ou até mesmo superar a precisão do nível humano em tarefas como reconhecimento de imagens, reconhecimento de voz e análises preditivas. É como se dessemos olhos, ouvidos, boca e claro um cérebro à uma máquina ou computador.

Os modelos aprendizado de Deep Learning podem ser divido em 3 categorias:

Classificação

Exemplos de classificação podem ser o reconhecimento do rosto de uma pessoa e dizer o nome desta pessoa ou até mesmo identificar se um e-mail é um spam ou não.

Agrupamento

Um exemplo de agrupamento é separar os grupo de compradores de um loja ou de um produto através dos comportamentos similares deste compradores. Essa técnica é muito útil para definir as personas de sua empresa.

Previsão

Previsão é quando extraímos informações de um conjunto de dados para antecipar o futuro baseado nos padrões históricos dos dados.

Como dissemos anteriormente o conceito de Deep Learning se dá quando aplicamos redes neurais profundas.

3 – Como funciona o Deep Learning

Deep Learning é a criação de máquinas (quando você ler máquinas, entenda computadores, celulares, smartTVs, etc) que usam técnicas baseadas na habilidades de aprendizado do cérebro humano. Até recentemente não tínhamos a quantidade necessária de dados e poder de processamento para treinar as redes neurais de uma máquina para que a mesma aprendesse a realizar determinada tarefa.

Redes Neurais

A base para entender como as aplicações de DL funcionam é conhecer como as redes neurais funcionam, no caso redes neurais artificiais. As redes neurais são baseadas nas redes neurais biológicas, sim nos neurônios do nosso cérebro. O funcionamento é extremamente parecido.

Em ambos os neurônios, o biológico e o artificial exitem 3 camadas comuns. A entrada (input layer), o processamento (hidden layer) e a saída (output layer). Vamos usar o exemplo de reconhecimento facial para entender esse conceito.

Quando vemos um rosto em uma foto acontece o seguinte processo:

O neurônio recebe uma informação, no caso a imagem de um rosto. Esta informação vai para o neurônio pela camada de entrada. Dentro do neurônio esta informação é analisada pela camada de processamento que faz aplica diversas “formulas” para descobrir de quem é o rosto da foto. Após o processamento finalizado o resultado é enviado para a camada de saída, onde a resposta é o nome da pessoa ou rosto não identificado.

A imagem acima mostra 2 redes neurais. A da esquerda é uma rede neural simples onde existe apenas uma camada escondida ou camada de processamento. A camada da direita é a rede neural profunda onde o número de camadas escondidas são infinitas. Com DL utilizamos a da direita pois lidamos com mais conceitos complexos.

Redes Neurais Profundas

As redes neurais aprendem em diversas níveis de abstração, elas abrangem desde um conceito simples até um conceito extremamente complexo. É daí que vem o (deep) profundo de Deep Learning.

Cada rede neural categoriza algum tipo de dado, aperfeiçoa-o e passa para a próxima rede. Ainda com o exemplo de reconhecimento de imagens os passos poderiam ser estes:

A imagem do rosto entra pela camada de entrada. A primeira camada escondida pode ser responsável pela identificação de um possível formato de rosto na imagem. A segunda camada escondida tenta identificar os olhos no rosto. A terceira camada é responsável por identificar o nariz. A quarta a boca da pessoa na rosto e assim por diante até que todos os elementos que foram o rosto humano sejam identificados e então a ultima camada deve ligar o rosto a um nome. Só depois deste longo profundo processo ser finalizado o resultado é enviado para a camada de saída.

Esta é uma visão geral sobre o funcionamento de uma rede neural. Teremos em breve um artigo detalhado sobre o assunto.

4 – Aplicações de Deep Learning

A cada dia mais áreas vem aplicando as habilidades de DL no seu dia a dia. A DL tem como objetivo ajudar as pessoas automatizando tarefas.

Seguem alguns exemplos de aplicações de Deep Learning no mundo real:

• Tradução Simultânea
• Transcrição Simultânea
• Reconhecimento Facial
• Reconhecimento de Voz
• Análise Sentimental
• Análise Preditivas
• Diagnósticos Médicos
• Robôs
• Carros Autônomos

Conclusão

Deep Learning resolve diversos problemas melhor e mais rápido do que nós poderíamos resolver, além de poder servir de base para aprimorar ou criação de novos serviços e produtos já que diminui o tempo de análise. O mundo está cada mais analítico e automatizado, os chatbots são a prova disso.

Será cada vez mais comum ser atendido por uma máquina para tirar uma dúvida por exemplo, como a BIA a assistente virtual do banco Bradesco.

Inteligencia Artificial, Machine Learning, Deep Learning e Inteligência Cognitiva são o futuro que nos espera.