5 aplicações cotidianas que utilizam Deep Learning

5 aplicações cotidianas que utilizam Deep Learning

Deep Learning é uma das tecnologias por trás da Inteligência Artificial e trabalha igual ao cérebro humano para criar padrões e tomar decisões.

O Deep Learning, ou Aprendizagem Profunda, é um subconjunto do Machine Learning. Essas duas e outras tecnologias, como já mostramos aqui no Mundo + Tech, estão por trás de outra bem conhecida: a Inteligência Artificial.

A IA tem vários níveis de maturidade. Quando ela trabalha igual a um cérebro humano para processar dados, criar padrões e tomar decisões, é o Deep Learning responsável por isso. Isso porque, a partir uma entrada de dados, ele vai utilizar múltiplas camadas de processamento.

Como mostra esta publicação da Data-Driven Science, plataforma educativa focada em IA, o “Learning” refere-se a quantidade de camadas nas quais os dados serão processados. Isso permite a tecnologia aprender padrões a partir de:

  • Dados não-estruturados: quando não é possível identificar como os dados estão organizados. Exemplo, conversas em redes sociais, SMS e documentos de texto.
  • Dados não-rotulados: quando a máquina não sabe a entrada desses dados.

Descobrindo esses padrões, o algoritmo de Aprendizagem Profunda vai executar tarefas repetidamente, melhorando o seu resultado. Agora, imagine o potencial da tecnologia com a quantidade de dados existentes em redes sociais, mecanismos de buscas e e-commerce?

Na verdade, esse potencial já é bem conhecido. Um exemplo são os carros autônomos e até mesmo os assistentes de voz. São tecnologias disponíveis já no mercado devido ao avanço da Inteligência Artificial.

5 aplicações de Deep Learning presentes no cotidiano

Se a história da Inteligência Artificial vem lá da década de 1950, o mesmo não pode ser dito do Deep Learning. Os projetos com esta tecnologia são datados de 2010 para cá. Desde então, ela vem ganhando cada vez mais espaço em diversos projetos.

Por isso, resumimos 5 aplicações com Aprendizagem Profunda presentes no dia a dia de todos, de acordo com a Data-Driven Science.

1. Reconhecimento de fala

Siri, Cortana, Alexa e até mesmo Q, assistente de voz sem gênero. O que eles têm em comum? Todos eles são baseados em Deep Learning. A tecnologia vai permitir que esses agentes executem tarefas ou serviços para um usuário a partir de comandos verbais.

Ou seja, os assistentes vão interpretar a fala humana. E quanto mais uma pessoa interage com esses dispositivos, mais dados de treinamento eles recebem. Assim, é possível determinar o comportamento e preferências dos usuários, facilitando a interação deles com uma máquina.

A tecnologia já pode ser vista melhorando o atendimento de bancos e seguradoras, contact centers, redes de fast food e hotéis.

2. Reconhecimento facial

Reconhecimento facial é, no Deep Learning, o processo de identificar ou verificar uma pessoa a partir de uma imagem ou vídeo. Essa tecnologia vai comparar as características faciais com outras em um banco de dados.

Por exemplo, muitos smartphones possuem o recurso de desbloqueio a partir da leitura facial. Ou o Facebook que, a partir de uma base grande de dados, consegue identificar você em uma foto no perfil de uma pessoa desconhecida e recomendar a marcação na postagem.

O reconhecimento fácil é relacionado a ações de segurança — como na identificação de criminosos, validação na entrada de prédios e residências ou desbloqueio de dispositivos eletrônicos, mas também pode ser usada para apoiar ações na área da saúde (para acompanhar o uso de um medicamento ou detectar doenças genéticas) e de marketing e varejo (para analisar o comportamento de clientes em uma jornada de consumo).

3. Recomendações personalizadas

Você abre a Netflix e tem recomendações de uma nova série ou filme. São os algoritmos de Aprendizagem Profunda que vão te mostrar qual o próximo conteúdo que pode ser de seu interesse. Esse recurso de recomendação é baseado em dois tipos de filtragem:

  • Filtragem colaborativa: o algoritmo recomenda a partir de classificações de conteúdos que os usuários, com o mesmo perfil que você, assistiram e gostaram.
  • Filtragem de conteúdo: aqui, é quando o algoritmo vai identificar filmes e séries com as mesmas características de conteúdos que você consumiu na plataforma.

Claro, o exemplo aqui é Netflix. Porém, o mesmo acontece com Spotify, outros serviços de streaming e até mesmo lojas de e-commerce, que podem cruzar esses dados para despertar seu interesse em comprar algum produto comprado por outro consumidor.

4. Diagnósticos no setor de saúde

A tecnologia está sendo amplamente utilizada em empresas farmacêuticas e médicas para aplicações que vão do diagnóstico à segmentação de imagens. Neste post do Mundo + Tech é possível saber mais como uma Inteligência Artificial é forte aliada no setor de saúde.

Soluções de Deep Learning vão ajudar médicos a diagnosticar com maior precisão, fazer previsões sobre a saúde e qual o melhor tratamento para o paciente. Assim como, em máquinas, vão ajudar na análise de imagem, como resultados de ressonância magnética ou do exame raio X.

5. Identificação de fake news e recomendação de notícias

Fake news são notícias manipuladas que se espalham pelas mídias sociais com a intenção de prejudicar pessoas e organizações. Com a Aprendizagem Profunda, é possível criar classificadores que vão ajudar a detectar notícias falsas, removê-las e até notificar o usuário sobre elas.

Por outro lado, um mais positivo, a tecnologia também consegue recomentar notícias para os usuários a partir da definição de personas. Uma facilidade para quem precisa se informar e nem sempre conta com tempo de sobra para fazer uma curadoria daquilo que será importante para uma tomada de decisão.

Principais destaques desta matéria

  • Deep Learning é um braço da Inteligência Artificial que pode simular um cérebro humano.
  • Tecnologia ainda é recente, vem sendo estudada há 10 anos.
  • Confira 5 exemplos de como a tecnologia está inserida no cotidiano das pessoas e que podem ser úteis para a sua empresa.

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