Deep Learning é um termo amplamente utilizado no mundo da inteligência artificial. Se você se interessa por esse tipo de algoritmo, provavelmente já ouviu falar nesse termo.
Entender sua aplicação e funcionamento é muito importante se você quer se aprofundar nas possibilidades de evolução da tecnologia como conhecemos hoje.
Por isso, neste texto você encontrará um guia para te auxiliar nesse processo com os seguintes tópicos:
- O que é deep learning?
- Como funciona o deep learning na prática?
- Quais as diferenças entre deep learning, machine learning, mineração de dados e inteligência artificial?
- Quais os principais modelos de aprendizado de máquina?
- Quais os benefícios do deep learning?
- Quais os desafios de usar o deep learning?
- Quais as principais áreas de aplicações do deep learning?
- Como trabalhar com Deep learning?
O que é deep learning?
Para definirmos o que é deep learning, primeiramente vamos conversar sobre o conceito de machine learning (ou aprendizagem de máquina).
Machine learning é uma das áreas de inteligência artificial na qual podemos desenvolver algoritmos para ensinar maquinas a desempenharem tarefas. Por meio de conjuntos de dados, podemos fazer análises exploratórias, correlações, encontrar padrões e criar modelos que executem tarefas específicas. Chamamos isso de treinamento de modelo.
Nesse sentido, deep learning (aprendizado profundo) é uma sub-área de machine learning, que trata de redes neurais artificiais. O deep learning busca simular o cérebro humano enquanto máquina de aprendizado por meio de computadores.
Temos registros desse tipo de exploração computacional desde a década de 50. Nessa época, a pesquisa não obteve muito êxito, dado o baixo processamento dos computadores. Porém, com o progresso da era digital, foi possível avançar na área.
Também podemos ressaltar a importância do Big Data para os processos de deep learning, uma vez que quanto mais dados disponíveis, melhor esse tipo de arquitetura funciona.
Como funciona o deep learning na prática?
Um algoritmo de aprendizado profundo treina o computador para aprender sozinho por meio do reconhecimento de padrões em diferentes camadas de processamento.
Para poder treinar um algoritmo de deep learning são necessários um grande conjunto de dados e grande poder computacional.
Os algoritmos simulam a capacidade de células neurais para reproduzir a forma como o cérebro recebe conhecimento. Os dados são submetidos a diferentes camadas de processamento não linear. Com isso, esses computadores tornam-se capazes de reconhecer imagens e falas, a linguagem humana e realizar tarefas extremamente complexas sem o auxílio de pessoas.
Portando, o deep learning concede às máquinas a capacidade de aprender novas informações sem a necessidade de ajuda humana.
Quais as diferenças entre deep learning, machine learning, mineração de dados e inteligência artificial?
Por definição, temos primeiro o conceito de Inteligência Artificial, um termo amplo da ciência da computação do qual os conceitos de deep learning e machine learning fazem parte. Inteligência artificial diz respeito à pesquisa e busca por soluções que simulam a capacidade humana de raciocinar.
Nesse sentido, machine learning utiliza os conceitos de inteligência artificial para fazer com que as máquinas possam identificar padrões por meio de dados e variações de inputs e aprender com esses modelos.
Já o deep learning utiliza algoritmos de nível mais alto para fazer com que essas máquinas possam agir de maneira parecida com a rede neural do cérebro humano.
E temos ainda a mineração de dados, que é um processo utilizado na exploração de dados a procura de padrões consistentes para detectar relacionamentos sistemáticos entre variáveis.
Percebe como a inteligência artificial é a base para esses três últimos processos que citamos?
Quais os principais modelos de aprendizado de máquina?
Redes Neurais
As redes neurais utilizam algoritmos com camadas em sequências que procuram imitar o raciocínio lógico humano.
Árvores de decisão
O algoritmo de Random Forest deu início a um método de aprendizagem que envolve a construção de um grande número de árvores de decisão. As árvores de decisão são aplicáveis a uma ampla gama de problemas. Essa técnica é baseada em conjuntos pois usam muitas árvores no processo de decisão.
SVM (Support Vector Machines)
Os métodos Kernel são um grupo de algoritmos para classificação, sendo o SVM (Support Vector Machines) o mais conhecido deles. O SVM tem por objetivo resolver problemas de classificação buscando encontrar as melhores fronteiras de decisão entre dois conjuntos de pontos de diferentes categorias.
Modelos por extrapolação
É por meio da regressão que é possível prever variáveis contínuas, como temperatura, valores de carros usados, tempo de determinada construção de produtos, por meio de uma base de dados existente.
As primeiras aplicações de regressão foram feitas por Legendre e Gauss que aplicaram o método para determinar as órbitas de corpos em torno do Sol.
Modelos probabilísticos
Foi uma das primeiras formas de aprendizado de máquina e continua sendo amplamente utilizada, trabalhando com o Teorema de Bayes e os fundamentos estatísticos para classificação.
Quais os benefícios do deep learning?
- Otimizar campanhas de marketing e anúncios digitais;
- Fornecer uma melhor experiência para as pesosas usuárias;
- Aumentar as ofertas em produtos através de análises de comportamento das pessoas consumidoras;
- Prevenção de falhas;
- Detecção de problemas, como fraudes e invasões de redes.
Quais os desafios de usar o deep learning?
Os principais desafios estão relacionados ao Big Data, poder de processamento dos computadores e inovações da área.
Como o volume de dados é muito grande, enfrentamos diversos desafios para processá-los em tempo real. Além disso, a falta de mão de obra capacitada e atualizada interfere no processo de evolução de subáreas relacionadas.
Quais as principais áreas de aplicações do deep learning?
Processamento de Linguagem Natural
Você provavelmente conhece sistemas como Siri, Alexa ou Cortana. São os famosos assistentes virtuais, que utilizam os algoritmos de aprendizado profundo por meio do reconhecimento de fala. Dessa forma, quanto mais pessoas interagem com esses dispositivos, mais dados eles recebem e melhor conseguem atender às necessidades das pessoas usuárias.
Diagnóstico por imagem
Doenças podem ser identificadas de forma muito mais rápida utilizando a comparação de imagens em um banco de dados por meio do aprendizado profundo.
Reconhecimento facial
Sistemas de smartphones, como IOS e Android, já utilizam o desbloqueio de leitura facial. Por meio do deep learning, esse procedimento verifica uma pessoa através de imagens ou vídeos e compara as características faciais com outras em banco de dados.
O reconhecimento facial também está relacionado à segurança, como tecnologia auxiliar na identificação de pessoas criminosas, recurso para a liberações de entradas em prédios, etc. Sua aplicação para esses fins é muito comum em locais com máximo rigor de segurança, como data centers, bancos e prédios comerciais de alto padrão.
Detecção de fraudes
Por meio da padronização de informações e dados é possível ter mais segurança contra frauses. Empresas que utilizam algoritmos em seus procedimentos diminuem a possibilidade de fraudes, uma vez que a identificação das possíveis pessoas fraudadoras é mais rápida e eficaz.
Sistemas de recomendação
Você provavelmente já navegou em algum site da internet ou aplicativo e se deu de cara com propagandas que pareciam refletir exatamente aquilo que você queria comprar ou consumir.
Muito difundido no meio do marketing e também em aplicativos, os sistemas de recomendação puderam evoluir graças ao aprendizado profundo. O objetivo é captar as preferências de cada pesosa usuária de acordo com as suas compras digitais, pesquisas e cliques, indicando produtos personalizados para cada uma.
Previsão de falhas
É possível prever falhas de diferentes equipamentos, através de testes virtuais e também pela experiência da pesosa usuária quando tudo isso passa pelos algoritmos de aprendizado profundo. E é por isso que a identificação desses defeitos tem avançado tão significativamente nos últimos anos.
Como trabalhar com Deep learning?
Quais as principais áreas de Deep learning?
Deep learning está sendo aplicado em diferentes campos. Dentre eles podemos citar a manufatura, a área da saúde, os serviços financeiros e o setor público.
O que faz um profissional de Deep learning?
São pessoas responsáveis por criar máquinas e programas para executar ações sem serem especificamente programadas para isso. A pessoa profissional desenvolve sistemas de inteligência artificial a partir de grandes bancos de dados para desenvolver algoritmos para fazer previsões que repercutem nesse tipo de comportamento.
Quais as habilidades necessárias para trabalhar com Deep learning?
Para trabalhar nesta área é necessário possuir uma boa base em matemática e em computação, uma vez que trabalhamos com o desenvolvimento de softwares e estatísticas.
Como está o mercado de trabalho para Deep Learning?
O mercado de trabalho está aquecido, uma vez que o número de pessoas profissionais com habilidades necessárias é escasso.
Qual a média salarial de Deep learning?
Uma pesosa engenheira especialista nesta área ganha em média R$7.500 no Brasil, segundo o glassdoor.
Conclusão
Esperamos que o deep learning tenha se tornado um assunto compreensível para você. Se você se interessa pelo assunto e quer construir sua carreira em deep learning, o mais indicado agora é que você procure fontes para se aprofundar e estudar.
Por isso, que tal aproveitar a visita ao nosso blog e dar uma olhada no texto que fizemos sobre Ciência de Dados? Este é outro assunto importante que pode te ajudar a entender sobre algoritmos e dados, vale a pena conferir!
