A Inteligência Artificial não é mais exclusiva de filmes e séries de ficção científica. Recentemente, esse recurso tecnológico vem apresentando uma evolução impressionante, por isso está tão presente na vida cotidiana das pessoas e das empresas. O Deep Learning é uma consequência que comprova esse avanço e ainda apresenta enorme potencial para crescimento.

As companhias modernas precisam acompanhar as tendências em tecnologia para saber como direcioná-las para obter melhores resultados e eficiência. Caso contrário, elas ficam vulneráveis às investidas competitivas da concorrência, perdendo posições importantes no mercado.

Pensando nisso, desenvolvemos um conteúdo focado em como o Deep Learning vem sendo aplicado nas empresas. Continue a leitura e inspire-se para elevar a qualidade operacional do seu negócio!

O que é Deep Learning (DL)?

O Deep Learning, ou “aprendizado profundo”, é uma tecnologia que nasceu para aprimorar ainda mais o Machine Learning (“aprendizado de máquina”), com recursos mais avançados, reforçando o desenvolvimento e a expansão das ferramentas artificiais. O Deep Learning (DL) nada mais é do que uma ramificação do Machine Learning (ML), que, por sua vez, está integrado à Inteligência Artificial (IA).

Seu objetivo é replicar o raciocínio das pessoas para aprender e identificar padrões de comportamento pessoais e operacionais. O aprendizado profundo atua por meio de redes neurais, que imitam as conexões entre os neurônios humanos. Elas atuam em conjunto, de modo a complementar as informações do vizinho. Assim, cada algoritmo realiza determinadas ações e vai de um ponto X a um ponto Y, sem interferências humanas.

Dessa forma, é possível executar diversas etapas para solucionar problemas sem a necessidade de um operador humano. A finalidade do Deep Learning é lidar com demandas mais complexas e que abrangem mais dados do que o Machine Learning.

Como essa tecnologia está sendo aplicada nas empresas?

Como visto, o Deep Learning tem relação direta com tecnologias que vieram antes, como Inteligência Artificial, ML e redes neurais. Nesse sentido, é importante destacar que o BL está mais perto do que você pensa. São diversas ferramentas e soluções utilizadas no cotidiano organizacional por meio do DL. Confira os exemplos a seguir!

Reconhecimento de fala

O reconhecimento de fala é uma inovação que vem se destacando e sendo implementada em diversos recursos, para os mais variados usos. Os aparelhos de assistência por voz — como o Echo Dot —, que muitas companhias e pessoais já utilizam, são um sucesso no mercado e um ótimo exemplo dessa realidade.

Reconhecimento facial

O reconhecimento facial pode ser aplicado para diversas finalidades, como liberar acesso a áreas restritas, destravar acesso a aparelhos e softwares, identificar rostos em fotos e até mesmo simplificar pagamentos — em breve será possível concluir compras apenas com a análise instantânea dos rostos. Para isso, o Deep Learning vai absorver e interpretar dados com foco em segurança, a fim de reconhecer pessoas que cresceram, envelheceram ou mudaram o visual drasticamente.

Detecção de fraudes

O DL pode trabalhar de forma preventiva nas organizações, pois realiza a interpretação de padrões nas informações coletadas por meio de softwares de gestão, gerando mais segurança e reduzindo a probabilidade de fraudes e violações em seus processos.

Análise de sentimento

Esse é um exemplo bastante comum no segmento publicitário, principalmente no que se refere a ferramentas e abordagens de marketing digital. As empresas utilizam o Deep Learning para compreender o que o público-alvo sente ao consumir determinados conteúdos, identificando o que funciona ou não.

Leitura da linguagem natural

Pessoas emitem informações de comportamento o tempo todo. Nesse sentido, câmeras acopladas aos dispositivos de uso diário podem interpretar diversas movimentações e condições do ambiente. Por meio do DL, um aplicativo pode descobrir se o usuário está feliz, empolgado ou inquieto e sugerir ações compatíveis com o seu estado de espírito.

Sistemas de recomendação

O DL evoluiu os sistemas de recomendação nas lojas virtuais, nos aplicativos de entrega, nos mecanismos de busca, entre muitos outros canais que os utilizam. A tecnologia consegue captar os gostos e as necessidades de cada usuário, sugerindo os melhores produtos e serviços, bem como o preço ideal. Tudo por meio do histórico comportamental das pessoas, o que abrange pesquisas, navegabilidade, cliques e compras.

Diagnóstico por imagens

O Deep Learning é muito utilizado na radiologia para detectar condições e doenças em geral. Afinal de contas, a imagem diagnóstica compreende diagnósticos clínicos, e o reconhecimento de imagens é muito bem-adaptado para algoritmos de DL.

A visão computacional, aliada a equipamentos e softwares robustos, garante diagnósticos assistidos por computadores, bem como terapia guiada por imagens, gerando diversas oportunidades revolucionárias para a saúde em geral.

Quais são seus benefícios?

O Deep Learning abre portas para soluções complexas, completas e escaláveis. Conheça os benefícios de implementar essa tecnologia na sua empresa.

Mais conhecimento

Hoje lidamos com um grande volume de informações, graças à consolidação da internet e todos os conteúdos criados nela. No entanto, grande parte dessas referências não está organizada de forma relevante para uso, impedindo que empresas as utilizem para a geração de novos insghts e soluções.

Com o apoio da aprendizagem profunda, essa condição muda drasticamente, pois as companhias contam com ferramentas tecnológicas que estruturam esse oceano de dados, a fim de torná-los utilizáveis para trazer vantagem competitiva para os negócios.

É comercialmente essencial analisar essas informações para aprender com elas. Assim, é possível desenvolver algoritmos que fazem previsões de mercado, associam tendências e geram dados relevantes para desenvolver produtos com alto nível de aceitação por parte do público-alvo.

Mais produtividade e eficiência

Ferramentas baseadas em DL podem automatizar diversas tarefas e até mesmo eliminar a necessidade de operação humana. Isso tudo de forma natural, rápida e precisa. Por exemplo, colaboradores que executavam atividades que passaram a ser automatizadas podem ser realocados para outras funções ou setores da companhia para realizar tarefas estratégicas. Isso permite um ganho produtivo e competitivo para a empresa, mesmo sem a necessidade de contratar novos profissionais.

Compreensão dos clientes

A cada clique e navegação são gerados dados de nossas preferências como consumidores de conteúdos e produtos. O Deep Learning permite que tais referências sejam aplicadas para potencializar experiências de usabilidade e jornadas comerciais. Ao levantar o comportamento e as preferências dos clientes, é possível saber exatamente quando e o que sugerir para eles.

Previsão de falhas

O Deep Learning pode prever falhas em diversos dispositivos e programas, por meio de testes virtuais ou da própria navegabilidade do usuário, detectando possíveis erros que podem surgir. Isso também se estende para sistemas de proteção de computadores, como filtragem de invasões, spams e outras ocorrências cibernéticas. A prevenção de erros é uma prática indispensável para redesenhar processos, garantir eficiência operacional e adquirir competitividade mercadológica.

Redução de custos

Companhias que adotam o aprendizado de máquina, consequentemente, reduzem seus custos gerais. Um exemplo prático disso corresponde à redução de mão de obra terceirizada por meio da substituição de processos automáticos, que continuarão a ser realizados com qualidade, mas de forma econômica e ágil. Essa informatização também evita erros financeiros provenientes de contagem do fluxo de caixa e compra excessiva de insumos, deixando tudo mais prático e funcional.

Como visto, o Deep Learning tem uma aplicação ampla no setor empresarial. Para obter sucesso com o uso de ferramentas DL, é preciso analisar todo o fluxo operacional da companhia, bem como considerar as soluções promissoras do segmento no qual ela está inserida. Assim, você estará pronto para usufruir de todas as vantagens que essa tecnologia oferece.

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