M\u00e1quinas e sistemas que se comportam como humanos n\u00e3o nos assustam mais. Pelo contr\u00e1rio, eles est\u00e3o cada vez mais presentes no cotidiano e a inten\u00e7\u00e3o \u00e9 que realmente funcionem dessa forma. <\/p>\n\n\n\n
A base disso \u00e9 a Intelig\u00eancia Artificial<\/a>, que tem no Machine Learning uma vertente voltada a capacitar m\u00e1quinas a aprenderem com os dados com os quais t\u00eam contato.<\/p>\n\n\n\n Indo mais al\u00e9m, h\u00e1 outra categoria do Machine Learning que leva as coisas a um outro n\u00edvel: Deep Learning. <\/p>\n\n\n\n A ideia \u00e9 aplicar em m\u00e1quinas muito mais do que o comportamento humano, mas principalmente simular o racioc\u00ednio do c\u00e9rebro para gerar um sistema ainda mais inteligente<\/strong>. Essa tecnologia \u00e9 respons\u00e1vel por servi\u00e7os que est\u00e3o em alta, como os assistentes virtuais.<\/p>\n\n\n\n Entender o Deep Learning n\u00e3o \u00e9 algo dif\u00edcil, mas \u00e9 preciso se aprofundar nessa ideia para conhecer sua origem e como a tecnologia foi projetada. \u00c9 isso que falaremos nos seguintes t\u00f3picos:<\/p>\n\n\n\n Continue a leitura e descubra mais sobre o assunto!<\/p>\n\n\n\n Deep Learning \u00e9 um subcampo do Machine Learning<\/a>, voltado \u00e0 an\u00e1lise aprofundada de dados em um volume muito mais amplo que o normal. <\/p>\n\n\n\n A proposta dessa tecnologia \u00e9 permitir que sistemas e m\u00e1quinas sejam capazes de observar padr\u00f5es e correla\u00e7\u00f5es em uma grande quantidade de informa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n Para isso, a base do Deep Learning s\u00e3o seus <\/strong>algoritmos<\/strong><\/a> que ajudam a identificar dados.<\/strong> A forma como eles s\u00e3o projetados \u00e9 uma tentativa de reproduzir o funcionamento das redes neurais do c\u00e9rebro humano. <\/p>\n\n\n\n Assim, tais algoritmos conseguem repetidamente executar an\u00e1lises desses dados, o que gera uma capacidade maior e mais profunda de aprendizado.<\/p>\n\n\n\n Em Machine Learning isso j\u00e1 acontece, mas em menor escala. A ideia \u00e9 permitir que sistemas que lidam com dados estejam capacitados a aprender com as informa\u00e7\u00f5es que recebem, como \u00e9 o caso dos chatbots<\/a>.<\/p>\n\n\n\n A cada pergunta feita, h\u00e1 um recolhimento de informa\u00e7\u00f5es para sua base de dados. Por isso, quanto mais ele for estimulado, mais estar\u00e1 capacitado a responder perguntas.<\/p>\n\n\n\n Quando falamos de Deep Learning, h\u00e1 aplica\u00e7\u00f5es bem mais complexas da tecnologia em quest\u00e3o. As redes neurais reproduzidas como algoritmos s\u00e3o capazes de aumentar essa capacidade de aprendizado, j\u00e1 que podem lidar com um volume de dados muito maior<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n O aprendizado profundo \u00e9 a chave para desenvolver algumas das principais tecnologias que vemos hoje, momento em que os dados s\u00e3o gerados em volumes gigantes a todo momento.<\/p>\n\n\n\n Uma simples navega\u00e7\u00e3o na web \u00e9 fonte de informa\u00e7\u00e3o ampla para sistemas funcionarem, \u00e0 medida que aprendem e executam fun\u00e7\u00f5es. <\/p>\n\n\n\n Veja a seguir algumas tecnologias que t\u00eam Deep Learning como base.<\/p>\n\n\n[rock-convert-cta id=”39082″]\n\n\n\n Os assistentes virtuais s\u00e3o cada vez mais \u00fateis e t\u00eam conquistado usu\u00e1rios. Siri, Alexa e Cortana s\u00e3o os principais, cada um em sua plataforma e sistema operacional. <\/p>\n\n\n\n Essas tecnologias utilizam o Deep Learning como principal recurso para possibilitar a compreens\u00e3o do que cada usu\u00e1rio solicita quando ativa o comando de voz<\/a>.<\/p>\n\n\n\n A fala tem diferentes detalhes que fazem ela ser caracter\u00edstica, como a entona\u00e7\u00e3o, o idioma e sotaques, o que varia de uma regi\u00e3o para a outra. <\/p>\n\n\n\n Quando um comando de voz \u00e9 feito, a assistente virtual precisa analisar profundamente esse material que recebe, fazendo cruzamentos com os dados<\/strong>, para ent\u00e3o obter a compreens\u00e3o. \u00c9 o Deep Learning que permite esse resultado!<\/p>\n\n\n\n Outra tecnologia j\u00e1 amplamente inserida no cotidiano \u00e9 o reconhecimento facial, amplamente acess\u00edvel principalmente nos smartphones, que o utilizam como fator de seguran\u00e7a<\/a>. <\/p>\n\n\n\n A proposta \u00e9 s\u00f3 liberar o acesso ao aparelho, ou as funcionalidades dele, diante da confirma\u00e7\u00e3o de que a face que est\u00e1 de frente para a c\u00e2mera \u00e9 realmente a do dono.<\/p>\n\n\n\n O Deep Learning usa a mesma base que explicamos nos comandos de voz: analisa, no momento do cadastro, todas as caracter\u00edsticas detalhadas do rosto do dono do aparelho<\/strong>. Uma vez registradas, essas caracter\u00edsticas s\u00e3o consultadas sempre que o reconhecimento facial \u00e9 ativado.<\/p>\n\n\n\n O Deep Learning capacita an\u00e1lises mesmo em locais escuros, com o uso de \u00f3culos ou com mudan\u00e7as, como um novo corte de cabelo, por exemplo.<\/p>\n\n\n\n Os ve\u00edculos aut\u00f4nomos, apesar de serem muito vistos em testes, j\u00e1 funcionam em estruturas menores, para realizar entregas em alguns pa\u00edses. <\/p>\n\n\n\n Eles precisam ter um sistema de navega\u00e7\u00e3o apurado e detalhado, j\u00e1 que n\u00e3o dependem de um comando para funcionar.<\/p>\n\n\n\n Como base, eles t\u00eam algo parecido com os sistemas de navega\u00e7\u00e3o de carros, mas ainda mais eficazes. Acontece que h\u00e1 a necessidade de ter uma tecnologia capaz de lidar com o dinamismo que as ruas oferecem a esses ve\u00edculos aut\u00f4nomos.<\/p>\n\n\n\n Por isso, o Deep Learning foi visto como a tecnologia ideal, j\u00e1 que o tempo todo ele permite avaliar as condi\u00e7\u00f5es de navega\u00e7\u00e3o<\/strong> e, diante disso, repensar trajetos e identificar pontos espec\u00edficos, ainda que, por exemplo, esteja nevando e sinaliza\u00e7\u00f5es estejam encobertas.<\/p>\n\n\n\n A personaliza\u00e7\u00e3o de ofertas \u00e0s vezes ainda surpreende os mais desavisados, com sugest\u00f5es totalmente adequadas ao seu perfil. Bem, trata-se apenas de algoritmos trabalhando o tempo todo para identificar cada uma de suas a\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n Toda vez que voc\u00ea visita um produto em um site, por exemplo, voc\u00ea est\u00e1 emitindo dados que s\u00e3o recolhidos por sistemas de Deep Learning. <\/p>\n\n\n\n \u00c9 justamente por conta dessa a\u00e7\u00e3o que a <\/strong>Netflix<\/strong><\/a> consegue indicar filmes e s\u00e9ries dentro do seu gosto pessoal.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Isso n\u00e3o \u00e9 para espionar voc\u00ea, mas porque a tecnologia de Deep Learning atua recolhendo esses dados e fazendo an\u00e1lises profundas do seu perfil. <\/p>\n\n\n\n O mesmo \u00e9 feito, por exemplo, pela Amazon<\/a> para oferecer produtos na p\u00e1gina principal quando voc\u00ea a acessa.<\/p>\n\n\n\n <\/a> As redes neurais s\u00e3o inspiradas no funcionamento do c\u00e9rebro humano.<\/strong> De maneira simples, s\u00e3o um conjunto de campos de neur\u00f4nios interligados e que trabalham trocando informa\u00e7\u00f5es. <\/p>\n\n\n\n S\u00e3o essas atividades que nos permitem identificar algo, raciocinar, assimilar algo que lemos ou escutamos, al\u00e9m de uma s\u00e9rie de outras atividades simples.<\/p>\n\n\n\n As redes neurais do Deep Learning n\u00e3o s\u00e3o muito diferentes disso, quando pensamos em aprendizado de m\u00e1quina. <\/p>\n\n\n\n No entanto, em vez de neur\u00f4nios estamos falando de algoritmos dedicados a analisar profundamente uma ampla quantidade de dados aos quais s\u00e3o expostos.<\/p>\n\n\n\n Em funcionamento, as redes neurais se apropriam desses dados para estud\u00e1-los de maneira profunda, realizando testes e cruzando informa\u00e7\u00f5es para gerar esse racioc\u00ednio artificial<\/strong>. \u00c9 a partir disso que o Deep Learning faz interpreta\u00e7\u00f5es e toma as decis\u00f5es certas para oferecer respostas aos comandos que foram solicitados.<\/p>\n\n\n\n Nesse trabalho, as redes neurais trabalham em um constante processo de tentativa e erro, j\u00e1 que o volume de dados \u00e9 grande<\/a>. <\/p>\n\n\n\n Na pr\u00e1tica, isso funciona como uma esp\u00e9cie de refino das informa\u00e7\u00f5es, at\u00e9 que seja poss\u00edvel encontrar padr\u00f5es que ofere\u00e7am as respostas certas. Os dados, quando identificados, s\u00e3o catalogados e armazenados para gerar um banco que \u00e9 \u00fatil para o sistema.<\/p>\n\n\n\n <\/a> O Deep Learning pode ser entendido como uma tecnologia fundamental para sistemas inteligentes<\/strong> que prop\u00f5em o aprendizado e, consequentemente, a execu\u00e7\u00e3o de tarefas avan\u00e7adas.<\/p>\n\n\n\n Hoje, esse recurso est\u00e1 em expans\u00e3o e pode ir muito al\u00e9m dos exemplos que voc\u00ea viu ao longo deste post. A perspectiva futura ajuda a entender a relev\u00e2ncia dessa tecnologia e, principalmente, onde ela pode chegar daqui a algum tempo.<\/p>\n\n\n\n Entenda mais detalhadamente como Deep Learning impacta a Intelig\u00eancia Artificial e quais possibilidades s\u00e3o concretizadas pelo funcionamento dessa ci\u00eancia.<\/p>\n\n\n\n Sistemas inteligentes precisam ter sua capacidade de processamento elevada ao m\u00e1ximo, o que passa totalmente pela an\u00e1lise de dados.<\/p>\n\n\n\n O Deep Learning, gra\u00e7as \u00e0 sua estrutura de redes neurais formadas por algoritmos, faz com que toda estrutura tecnol\u00f3gica de processamento seja utilizada<\/strong>. \u00c9 isso que cria o conceito de “deep”, ou seja, profundidade no trabalho.<\/p>\n\n\n\n O aprendizado de m\u00e1quina foi um avan\u00e7o realmente relevante para a tecnologia moderna, permitindo que sistemas agissem como pessoas<\/strong> em tarefas.<\/p>\n\n\n\n Mais do que isso, o aprendizado de recursos do Deep Learning traz um aprofundamento que possibilita funcionalidades que ainda s\u00e3o vistas como surpreendentes. O ponto principal \u00e9: muito mais ser\u00e1 desenvolvido a partir disso!<\/p>\n\n\n\n As redes neurais n\u00e3o s\u00e3o estruturas est\u00e1ticas e predefinidas para funcionarem de determinada maneira e com complexidade de trabalho limitada.<\/p>\n\n\n\n A escalabilidade desses algoritmos \u00e9 uma caracter\u00edstica concreta<\/strong>, o que praticamente remove qualquer limite do processo de an\u00e1lise e entendimento dos dados. Isso gera uma perspectiva de melhoria constante para qualquer sistema.<\/p>\n\n\n\nO que significa Deep Learning?<\/h2>\n\n\n\n
Assistente virtual<\/h3>\n\n\n\n
Reconhecimento facial<\/h3>\n\n\n\n
Ve\u00edculos aut\u00f4nomos<\/h3>\n\n\n\n
Personaliza\u00e7\u00e3o de ofertas<\/h3>\n\n\n\n
O que s\u00e3o as redes neurais do Deep Learning?<\/h2>\n\n\n\n
Qual \u00e9 a import\u00e2ncia do Deep Learning em sistemas inteligentes?<\/h2>\n\n\n\n
Explora\u00e7\u00e3o da estrutura<\/h3>\n\n\n\n
Aprendizado de recursos<\/h3>\n\n\n\n
Escalabilidade das redes neurais<\/h3>\n\n\n\n