O que é um Deep Learning? Características e aplicações

Se você ouviu falar em Machine Learning, é muito provável que também tenha escutado o termo Deep Learning. Parecem bastante semelhantes, não é? Neste artigo, vamos explicar o que é Deep Learning e como ele se diferencia das outras áreas da Inteligência Artificial.

O que é Deep Learning?

O Deep Learning são uma série de algoritmos que buscam imitar o funcionamento do cérebro humano e assim alcançar um aprendizado progressivo. Deep Learning (DL), também conhecido em português como aprendizagem profunda, é uma área mais específica dentro do Machine Learning.

Assim como acontece com muitos exemplos de Machine Learning, é frequentemente usado em diversas aplicações do cotidiano, como reconhecimento facial, sistemas de recomendação, mecanismos de busca do Google, detecção de fraudes etc. Contudo, também é aplicado em áreas do conhecimento mais complexas, como medicina, pesquisa avançada e indústria de transporte. Falaremos mais sobre isso em breve.

Qual a diferença entre Machine Learning e Deep Learning?

Quando buscamos entender o que é Deep Learning, muitas vezes o confundimos ou associamos ao Machine Learning. Se focarmos no que têm em comum, ambas as áreas compartilham o princípio de aprendizado automático e imitam o cérebro humano, embora cada uma faça de forma diferente.

Tanto o Machine Learning como o Deep Learning podem realizar aprendizado não supervisionado, podem processar grandes quantidades de dados e reduzir significativamente a margem de erro. Em grande medida, ambas podem ajudar a resolver problemas como a integração de dados empresariais, reduzir erros humanos e realizar ações preventivas.

Mas vamos às diferenças:

• No Machine Learning é necessário que nós extraiamos as características dos dados de entrada, para que o algoritmo possa identificar os padrões. No Deep Learning, seus modelos já fazem isso de forma automática.
• O Deep Learning se estrutura em várias camadas que compõem seu modelo de redes neurais artificiais e busca gerar um aprendizado progressivo. O Machine Learning, por outro lado, utiliza árvores de decisão para analisar dados, aprender com eles e tomar decisões.
• No Machine Learning é necessário orientar o programa em algumas fases do seu processo de aprendizado para que aprenda o que queremos. Já no Deep Learning, o algoritmo aprende sozinho a cada inserção de informação que lhe fornecemos. Se erra, aprende com isso e toma um caminho diferente para acertar na próxima vez.

Onde se usa Deep Learning?

Como mencionamos no início, existem várias maneiras de aplicar o Deep Learning no dia a dia e na pesquisa. As mais comuns são:

1. Reconhecimento de voz: costumamos ver isso diariamente em sistemas de assistência como Siri, Google Home, Alexa, Google Assistant ou Cortana. Aqui, o algoritmo aplica o que é conhecido como Processamento de Linguagem Natural (NLP, na sigla em inglês) para interpretar frases ou palavras da nossa linguagem.
2. Chatbots: esses sistemas são muito usados em serviços de atendimento ao cliente ou páginas de aconselhamento. Os Chatbots também utilizam a linguagem natural para aprender o que o cliente busca e assim gerar respostas adequadas.
3. Motores de busca na web: Google e outros buscadores usam essa tecnologia para personalizar os resultados e fornecer melhores respostas a cada usuário.

Enquanto outras aplicações mais complexas são direcionadas para:

1. Medicina: é possível aplicar o Deep Learning em diagnósticos médicos usando análise preditiva para identificar padrões e assim detectar doenças. Também pode ser usado na escolha do tratamento médico mais adequado para o paciente.
2. Robôs: esse exemplo pode parecer um pouco distante, mas atualmente há muitos experimentos com relação à imitação completa das capacidades humanas.
3. Deteção de fraude: por meio de análise preditiva, é possível detectar possíveis delitos fraudulentos, poupando grandes quantias de dinheiro às seguradoras.
4. Pesquisa: o Deep Learning também tem se mostrado eficaz para pesquisar sobre diferentes temas, como detecção de armas, análise de sentimentos, ecologia, engenharia e a indústria de transporte. Na verdade, como mencionado no artigo anterior, os carros da Tesla aplicam Machine Learning e Deep Learning para aprender a encontrar rotas seguras e identificar possíveis riscos.

Importância do Deep Learning

O DL está mudando a forma de fazer as coisas em todos os sentidos: seja para usar nossos celulares e buscar algo na internet, como ir ao médico e ser examinado por uma Inteligência Artificial que detecte todos os nossos sintomas e nos diagno”>Importancia del Deep Learning

O DL está mudando a forma de fazer as coisas em todos os sentidos: seja para usar nossos celulares e buscar algo na internet, como ir ao médico e ser examinado por uma Inteligência Artificial que detecte todos os nossos sintomas e nos diagnostique.

Quando falamos que todos os nossos objetos estão conectados, estamos falando do que se conhece como Internet das Coisas (Internet of Things, em inglês).

Em detalhe, a Internet das Coisas se refere a objetos físicos conectados à internet que possuem sensores, capacidade de processamento, software e outros tipos de tecnologia para se comunicar com outros dispositivos semelhantes. Portanto, esse tipo de rede coletiva se torna cada vez mais vital para a vida cotidiana, desde trabalhar até ouvir música na televisão através do celular.

Existem múltiplas opiniões sobre o que é Deep Learning em termos ontológicos e seu impacto no futuro. No artigo “Deep learning for the internet of things: Potential benefits and use-cases” (2021) os pesquisadores Tausifa Jan Saleem e Mohammad Ahsan Chishti argumentam sobre os benefícios da aplicação de Machine Learning à Internet das Coisas em casos práticos.

A enorme quantidade de sensores implantados na Internet das Coisas (IoT) produz quantidades gigantescas de dados facilitando uma ampla gama de aplicações. O Deep Learning (DL) desempenharia, sem dúvida, um papel na geração de inferências valiosas desse volume massivo de dados e, portanto, ajudaria a criar uma IoT mais inteligente.

Tausifa Jan Saleem e Mohammad Ahsan Chishti (2021).

Dessa forma, tudo o que fazemos, criamos e pesquisamos seria muito mais otimizado, graças ao Deep Learning e seus modelos de aprendizado. Os autores mencionam, além disso, que eles são mais precisos para modelar comportamentos complexos desses conjuntos de dados produzidos pela Internet das Coisas.

A razão por trás dessa meticulosa exaltação do DL é a incompetência das técnicas tradicionais de aprendizado de máquina para atender aos requisitos analíticos crescentes dos sistemas IoT. Os modelos de DL são superiores às técnicas tradicionais de aprendizado de máquina…

Tausifa Jan Saleem e Mohammad Ahsan Chishti (2021).

Por fim, eles descrevem e analisam algumas aplicações que já estamos observando na realidade, como casas inteligentes, assistência médica inteligente, rede inteligente, manufatura inteligente, agricultura inteligente e transporte inteligente.

Conclusão

Vimos o que é Deep Learning, suas aplicações, sua diferenciação em relação a outras áreas e sua importância para o futuro da Internet das Coisas.

Como vimos, tecnologias de aprendizado de máquina, sejam Machine Learning ou Deep Learning, começam por analisar grandes quantidades de dados e aprender a reconhecer padrões neles.

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