Entenda aqui quais são as principais aplicações de Deep Learning

O desenvolvimento da tecnologia e o processo de implementação da transformação digital vem mudando o mercado, criando novas oportunidades e demandas. Nesse cenário, o entendimento das empresas a respeito das ferramentas tecnológicas, que estão à sua disposição, tem cada vez mais impacto em seu desempenho. Dentre essas ferramentas, as aplicações de Deep Learning podem ser listadas entre as mais importantes.

Isso ocorre porque, por meio dessa tecnologia, as empresas são capazes de tornar processos importantes — como a apuração de dados mercadológicos, a organização de tarefas e até mesmo o estudo de seu público-alvo — muito mais inteligentes e precisos, o que obviamente se reflete de modo positivo em seu desempenho.

Graças a essas características, o Deep Learning tem sido cada vez mais implementado nas empresas, de modo que os negócios menos atentos a essa tendência do mercado tendem a ficar para trás.

Você gostaria de compreender como funciona essa tecnologia? Leia o artigo e descubra as principais aplicações de Deep Learning!

Conceito de Deep Learning

O Deep Learning, termo que pode ser livremente traduzido como aprendizado profundo, nada mais é do que uma aplicação do Machine Learning (Aprendizado da Máquina). Como seu próprio nome sugere, esse conceito visa levar o Aprendizado da Máquina a um nível mais profundo, o que abre espaço para que softwares e aplicações desempenhem tarefas mais complexas.

Para alcançar esse resultado, o Deep Learning faz uso da tecnologia conhecida como redes neurais. Entende-se por rede neural artificial um sistema composto por diversos nós, dispositivos com poder computacional, que operam em conjunto para obter um amplo poder de computação e, com isso, mimetizar o funcionamento dos neurônios do cérebro humano.

Graças a essas características, o Deep Learning é capaz de analisar padrões de uma forma mais complexa, identificando dados e chegando a resultados que outras aplicações não seriam capazes.

Levando esses fatos em consideração, podemos alegar que o Deep Learning é um ramo do Machine Learning que faz uso de um avançado poder computacional para analisar dados complexos em busca de padrões, o que lhe permite desempenhar funções estratégicas para empresas e indivíduos.

Aplicações da tecnologia

Dadas as suas funcionalidades, a tecnologia é capaz de realizar uma série de tarefas úteis, o que torna a gestão de uma empresa e a execução de suas atividades comerciais mais simples e eficientes. Continue a leitura e entenda algumas das aplicações de Deep Learning!

Processamento de Linguagem Natural (PLN)

O Processamento de Linguagem Natural pode ser descrito como um conceito desenvolvido para viabilizar a comunicação entre o ser humano e a máquina. De um modo simples, podemos dizer que a tecnologia usa algoritmos para fornecer a softwares a capacidade de entender a comunicação de uma pessoa e, até mesmo, de interagir com ela, realizando tarefas ou apresentando resultados.

Identificação de padrões

Por meio do Machine Learning, softwares têm a capacidade de estudar dados em busca de padrões, o que lhes permite aprender com as próprias descobertas, aumentando assim sua eficiência. O Deep Learning, por sua vez, visa levar esse conceito mais a fundo, abrindo espaço para uma série de funções e possibilidades.

Aplicação prática de Deep Learning

As aplicações de Deep Learning são muitas, de modo que, graças às funcionalidades que foram citadas no tópico anterior, a tecnologia pode ser usada de diversos modos diferentes. Para você compreender melhor como ela funciona na prática, separamos alguns exemplos de sua implementação. Acompanhe!

Assistentes Pessoais Virtuais

Os Assistentes Pessoais Virtuais, como a Siri e a Cortana, já fazem parte do dia a dia de muitas pessoas, simplificando tarefas como:

  • realizar pesquisas em motores de busca;
  • enviar mensagens e fazer ligações;
  • fazer compras online e agendamentos de serviços;
  • organizar alarmes e lembretes.

É importante ressaltar que essa tecnologia também pode ser utilizada no mundo corporativo, otimizando a gestão de tarefas e o acompanhamento de atividades. Além disso, quando combinada a Internet das Coisas (IOT), suas funcionalidades se ampliam.

A grande questão é que, para operar de modo mais eficiente, os Assistentes Pessoais Virtuais utilizam aplicações de Deep Learning.

Sistemas de Recomendação

Hoje em dia, quando acessamos sites e blogs, é comum que anúncios como o Adsense, alinhados a nosso histórico de pesquisas, sejam exibidos. Além disso, ao entrar plataformas de varejo digital, uma pessoa receberá uma série de sugestões baseadas em suas últimas compras.

Isso ocorre graças aos chamados Sistemas de Recomendação. Eles podem ser descritos como aplicações em Inteligência Artificial que estudam o comportamento dos usuários e, com base nele, entregam resultados de seu interesse.

Para que os Sistemas de Recomendação operem de forma adequada, eles precisam usar soluções em Deep Learning.

Análise de sentimentos

Entender os sentimentos de uma pessoa, e suas impressões a respeito de determinados temas, é fundamental para a execução de diversos processos. Como um exemplo, podemos citar a reação de indivíduos a anúncios do Adsense — uma reação positiva se faz necessária para que o usuário clique no anúncio e, até mesmo, para que ele compre o produto ou contrate o serviço.

Por meio de aplicações de Deep Learning, softwares especializados podem estudar os padrões de comportamento das pessoas em relação a diversos tipos de anúncios e propagandas. Com isso, tornam-se capazes de aprender quais os modelos mais bem-sucedidos e ainda identificar os fatores de seu sucesso ou fracasso.

Análise de imagens

Outra funcionalidade muito útil do Deep Learning é o modo como ele otimiza a análise de imagens. Graças às suas funcionalidades, softwares podem identificar diversos padrões, o que pode ser usado, inclusive, para diagnosticar doenças. A tecnologia também pode ser utilizada em sistemas de reconhecimento facial e de biometria, otimizando a segurança de pessoas e empresas.

Um dos fatores mais interessantes a respeito do Deep Learning é que a tecnologia tem o potencial de complementar outras inovações, criando assim um verdadeiro universo de soluções e possibilidades. Levando esse fato em consideração, fica mais fácil perceber os impactos e a importância da tecnologia.

Depois de ler este conteúdo, agora você conhece algumas das principais aplicações de Deep Learning! Aproveite que está por aqui e siga a gente nas redes sociais: Facebook | LinkedIn | Twitter | Instagram.

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