O que é deep learning?

Entenda as características do deep learning; conheça aplicações no dia a dia e entenda a diferença com o machine learning

Ricardo Syozi
Por

De reconhecimento de fala a previsões diversas, o deep learning trabalha um constante aprendizado em sua rede neural, servindo a partir de parâmetros para reconhecer de forma independente padrões variados. O seu uso traz muitas facilidades em nosso cotidiano, por isso é importante compreender mais as suas características. Saiba mais sobre o assunto nas linhas a seguir.

O que é deep learning?

Com o uso de algoritmos, o deep learning é uma rede neural cuja intenção é funcionar como um cérebro humano e simulá-lo. Este é um subcampo do machine learning que, por sua vez, é um subcampo da inteligência artificial.
Definição de deep learning (Imagem: Tecnoblog)

Como um subcampo da machine learning, o deep learning é feito para simular um cérebro humano a partir de algoritmos. Seu objetivo é o de aprender e otimizar conceitos e previsões a partir de uma grande quantidade de informações e exemplos.

Tudo é ligado por redes neurais de mais de uma camada com o claro foco em ser o mais próximo possível de um aprendizado orgânico. O seu uso pode ser direcionado a muitas formas de inteligência artificial, desde aplicativos a serviços.

Com tudo funcionando, o treinamento ocorre de maneira frequente, sempre processando novos dados de fontes distintas. Um dos pontos mais interessantes é que a partir do momento em que as análises das informações ocorrem em tempo real, o deep learning não precisa mais de qualquer intervenção humana para ajustes ou similares.

Sem realmente notar, nós convivemos com o uso dessa tecnologia diariamente.

As aplicações no dia a dia

Se pensarmos em algo que está em constante aprendizado, sempre mudando, se adaptando e praticamente pensando por si só, então não é muito complicado encontrar usos para essa tecnologia.

Assistente virtual

Ao usar um chatbot em uma sessão de streaming, o usuário ganha um forte aliado contra spam ou pessoas com linguajar inapropriado. Esse é um dos usos de uma assistente virtual.

Através de itens como reconhecimento de fala e processamento de língua em tempo real, a tecnologia permite que o computador ou dispositivo ouça, leia e responda de forma apropriada para o momento. Sempre aprendendo e melhorando. Alexa, Siri e Cortana são ótimos exemplos.

Redes sociais

Focando em melhorar a experiência para seus usuários, as redes sociais fazem uso dos algoritmos de aprendizado o tempo todo. A partir disso, é possível impedir o cyberbullying e apagar mensagens inapropriadas, por exemplo.

Seu uso também pode ser focado para recomendar páginas, produtos e até mesmos influenciadores digitais perfeitos para cada indivíduo.

Carros autônomos

Ainda nada popular, muitas empresas como o Google e a Nvdia consideram os carros autônomos como um futuro certo. Veículos que vão dirigir sem uma pessoa no volante fazem parte de ficção há muito tempo, mas parecem cada vez mais próximos da realidade do dia a dia. Em São Francisco, por exemplo, já é possível encontrar essa tecnologia nas partes mais turísticas da cidade.

A inteligência artificial por trás do volante usa tecnologias como o GPS para seguir o caminho, além de análises diversas para definir distanciamento, velocidade e até mesmo respostas de frenagem.

deep learning
Os carros autônomos estão mais próximos do que imaginamos (Imagem: Divulgação / Nvidia)

Diferença entre deep learning e machine learning

Mesmo sendo um subcampo da tecnologia da inteligência artificial, há detalhes entre os dois pontos citados. Antes de mais nada, é de extrema importância entender que todo deep learning é machine learning, porém funciona com pequenas diferenças e processos.

O principal é compreender que o machine learning, por mais avançado que seja, ainda precisa em algum momento de intervenção humana. Uma IA pode melhorar e se desenvolver com o tempo, porém caso se depare com algum erro ou dificuldade, uma pessoa vai precisar realizar os devidos ajustes.

Já no deep learning, o objetivo é que isso não seja mais necessário. A própria “máquina”, por assim dizer, consegue prever possíveis erros e problemas, se ajustando e adaptando para consertá-los. Tudo a partir dos algoritmos utilizados.

No fim do dia, o foco é o de dar a sensação mais clara de que a IA realmente tem o seu próprio cérebro.

Agora você já sabe que sempre que pede algo ou faz perguntas engraçadas para a Alexa, você está lidando diretamente com essa tecnologia. Consegue nos dizer outras aplicações interessantes disso em nosso cotidiano? Não deixe de participar da comunidade do Tecnoblog!

Com informações: IBM.

Ricardo Syozi

Repórter

Ricardo Syozi é jornalista apaixonado por tecnologia e especializado em games atuais e retrôs. Já escreveu para veículos como Nintendo World, WarpZone, MSN Jogos, Editora Europa e VGDB. Possui ampla experiência na cobertura de eventos, entrevistas, análises e produção de conteúdos no geral. Entrou para o Tecnoblog em 2021.

Relacionados

Relacionados