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Por que eu deveria me especializar em Deep Learning?

      
O Deep Learning es cada vez mais uma ferramenta fundamental para as empresas.
O Deep Learning es cada vez mais uma ferramenta fundamental para as empresas.
  • Até pouco tempo atrás o terreno habitual da Inteligência Artificial avançada era no laboratório de pesquisas e na ficção científica.
  • O grande impulso tecnológico foi o  Big Data, onde as empresas submetidas a uma necessidade de transformação digital se transformaram em organizações ávidas de quantidades enormes de dados.
  • Pela primeira vez na história da Inteligência Artificial existe uma demanda generalizada de sistemas com uma Inteligência avançada, equivalente a de um humano.

Isto está acontecendo em praticamente todos os setores, pois é muito rara a atividade empresarial ou das administrações públicas que não possam se beneficiar de uma análise inteligente y automatizada dos dados.

Um dos pontos chave da inteligência artificial está no aprendizado. É cada vez mais comum que peçamos às máquinas que aprendam por si mesmas.

A disciplina da Machine Learning, ou aprendizado automático em português, que devido à avalanche de dados oferece serviços na nuvem para construir aplicativos que aprendem a partir dos dados que absorvem.

O Deep Leraning está na moda justamente pela capacidade de se aproximar cada vez mais da potência perceptiva humana.

O enfoque do Deep Learning usa estruturas lógicas que se assemelham à organização do sistema nervoso dos mamíferos, tendo camadas de unidades de processo (neurônios artificiais) que se especializam em detectar determinadas características existentes nos objetos detectados.

Deep Learning

O Deep Learning representa uma aproximação mais íntima ao modo de funcionamento do sistema nervoso humano.

Os modelos computacionais de Deep Learning se especializam em detectar determinadas características ocultas nos dados. Este enfoque permitiu melhores resultados em tarefas de percepção computacional.

Quando as empresas já possuem os dados e os sistemas capazes de processá-los é o momento de mergulhar de cabeça na seguinte fase: a compreensão dos dados, a aquisição do conhecimento e a extração do valor. Os seres humanos realizam essa tarefa a pequena escala. Acessamos os dados, interpretamos usando nosso cérebro e tomamos decisões supostamente inteligentes.

Hoje em dia milhares de produtos e serviços, assim como as estratégias de marketing que nos envolvem dependem das máquinas para realizar de forma automática tarefas como:

  • Ler sites com uma boa compreensão leitora.
  • Reconhecer os rostos que aparecem nas imagens das redes sociais.
  • Compreender a emoção contida em um tom de voz de uma conversa telefônica. 
  • Responder perguntas de um cliente em um chat.
  • Entender a dinâmica e os motivos dos movimentos geográficos das pessoas.
  • Prever o gasto energético de uma fábrica.
  • Deduzir que filmes ou músicas serão da preferência de cada pessoa.
  • Recomendar a dieta e o exercício mais saudável para cada pessoa em função do seu atual estado de saúde.

Funções do Deep Learning

O primeiro objetivo é, portanto, chegar a poder administrar grandes quantidades de dados. Quando as modernas arquiteturas do Big Data permitam armazenar e processar dezenas ou centenas de petabytesde dados, o desafio passa a serem as fases de aquisição de dados e interpretação dos mesmos para poder extrair conhecimento.

A revolução da computação cognitiva implica em uma mudança radical na forma que acessamos à informação.

No enfoque tradicional fazemos consultas a um buscador como Google e temos que ler os resultados mais relevantes, enquanto que com a ajuda de assistentes cognitivos nós simplesmente fazemos a pergunta e a máquina se encarrega de dar a resposta com base no que aprendeu na sua leitura de milhões e milhões de documentos e sensores.

Com a chegada de tecnologias como o Deep Learning e a computação Cognitiva, nossa forma de aprender, de nos relacionarmos e de entender o mundo vai mudar também de forma radical.

A inteligência se produz cada vez mais de forma distribuida. Para resolver os nossos problemas agora podemos perguntar diretamente às nossas máquinas e esperar uma resposta cada vez mais inteligente.

A grande responsabilidade dos seres humanos é saber fazer  as perguntas adequadas.



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