A automatização de processos, de forma mais complexa e profunda, passa pelo entendimento sobre o que é Deep Learning.
Deep Learning é uma ramificação da Inteligência Artificial que tem como objetivo fazer com que máquinas imitem o comportamento humano e, com isso, consigam realizar diferentes tarefas antes realizadas apenas por pessoas.
Além de otimizar diversas atividades, a Deep Learning pode ser usada para conhecer melhor o seu cliente, melhorar a sua experiência, diminuir as chances de erros e até para detectar fraudes.
O que é Deep Learning?
O primeiro passo para saber o que é Deep Learning é entender o que significa esse termo. Em português, Deep Learning significa “aprendizado profundo”.
Trata-se de um tipo de Machine Learning, ou seja, aprendizado de máquina, mais aprimorado, que prepara computadores para realizar tarefas até então feitas apenas por humanos.
Baseado na Inteligência Artificial (IA), o Deep Learning aprimora a capacidade das máquinas de reconhecer, classificar, detectar, descrever e realizar inúmeras tarefas, a partir do processo de diversas camadas de dados, e por isso é chamada de deep (profundo) learning. .
A proposta com o uso do Deep Learning é melhorar e otimizar processos, facilitando o dia a dia de empresas e consumidores e contribuindo para entrega de resultados melhores, mais rápidos e precisos.
Além disso, o Deep Learning tem sido uma ferramenta fundamental na experiência diária das pessoas. Algumas aplicações comuns do deep learning estão as seguintes:
- reconhecimento facial;
- reconhecimento de fala;
- recomendações personalizadas;
- diagnósticos de saúde;
- tradutores automáticos;
- filtros de spam;
- previsão do tempo;
- assistente virtual;
- detecção de fraudes.
Como funciona o Deep Learning?
Para saber o que é Deep Learning de maneira completa é preciso, também, entender como é o seu funcionamento.
Para se ter ideia, o Deep Learning é um tipo de Machine Learning completamente inspirado pelo mecanismo de funcionamento do cérebro humano.
Ou seja, essa ferramenta utiliza as chamadas redes neurais expandidas que comportam várias plataformas de unidades de processamento de camadas de dados.
Esses dados possuem diversos formatos. Eles podem ser imagens, textos, áudios, ou qualquer outro formato que possa ser digitalizado.
Assim, o Deep Learning permite configurar parâmetros básicos relativos a uma grande quantidade de dados e capacitar um computador para que ele aprenda por conta própria, usando, para isso, o reconhecimento de padrões.
Esse reconhecimento, por sua vez, inclui questões como identificação de imagens, fala, detecções, previsões, entre outras.
Em quais situações o Deep Learning pode ser aplicado?
Depois de ficar claro o que é Deep Learning, é bem importante conhecer em quais situações, condições e momentos essa extensão da Inteligência Artificial pode ser aplicada.
Entre as suas diversas aplicações, o Deep Learning pode ser usado para:
- Acompanhar e compreender de maneira mais precisa o comportamento dos clientes, identificando, por exemplo, a sua intenção de compra para determinado produto ou serviço e até as suas emoções
- Captar as necessidades dos clientes para oferecer soluções de maneira mais pontual e alinhada às suas dores
- Melhorar a qualidade e a eficiência do serviço de atendimento ao cliente com o aprimoramento dos chatbots de Inteligência Artificial
- Fazer o reconhecimento facial e, com isso, aumentar a segurança quanto ao acesso de pessoas em diversos lugares
- Reduzir a possibilidade de fraudes em empresas que usam em seus processos algoritmos
- Identificar previamente possíveis falhas em sistemas, softwares e processos
Exemplos de Deep Learning
O uso do Deep Learning não está tão longe do nosso dia a dia. Um bom exemplo é o reconhecimento facial para desbloquear telas de smartphones. O mesmo princípio é usado pela polícia para reconhecer fugitivos e pessoas procuradas.
Assistentes de voz como Google Assistente, Cortana, Alexa e Siri também têm o Deep Learning como a base de suas criações.
Nas redes sociais, o conceito é aplicado pelas plataformas para analisar as interações e comportamentos dos usuários e aprimorar as ofertas e conteúdos sugeridos.
Qual a diferença entre Deep Learning e Machine Learning?
A principal diferença entre Machine Learning e Deep Learning é que o primeiro conceito trabalha de forma linear e depende de esforço humano para extrair características relevantes dos dados, isto é, “receber um treinamento”. O segundo, por sua vez, as próprias redes neurais têm a capacidade de trabalhar diferentes camadas de dados de forma hierárquica, sem precisar de humanos para esse fim.
Machine Learning é um aprendizado de máquina que tem como base a análise de dados para ensinar computadores a realizarem tarefas.
Na prática, isso significa que em um sistema de reconhecimento de imagem utilizando Machine Learning tradicional, por exemplo, os engenheiros de dados precisam definir manualmente as características específicas a serem extraídas das imagens, como bordas, texturas, formas etc.
Já no Deep Learning, a rede neural aprenderia automaticamente a identificar e extrair essas características relevantes por conta própria!
E por essa razão, o deep learning geralmente requer grandes volumes de dados de treinamento para alcançar um bom desempenho. Afinal, essa ferramenta precisa de número significativo de parâmetros para reconhecer e interpretar os dados..
Ambas são uma ramificação da Inteligência Artificial e partem do princípio que sistemas são capazes de aprender, identificar padrões e tomar decisões com base em dados.
Porém, o Deep Learning é capaz de fazer análises mais profundas e complexas, uma vez que consegue reconhecer e executar diferentes tarefas de maneira simultânea, baseado nos dados que captou.
Por isso, é possível dizer que o Deep Learning é uma evolução do Machine Learning,
O que é Inteligência Artificial?
Durante a explicação sobre o que é Deep Learning você deve ter notado que falamos muito sobre Inteligência Artificial, certo? Mas, afinal, o que se trata a IA?
Inteligência Artificial, ou simplesmente IA, é uma tecnologia que permite que os computadores apresentem uma inteligência similar à humana.
Isso quer dizer que as máquinas vão além de apenas realizarem tarefas com base em programações pré-determinadas e específicas.
Tendo como base padrões de dados, elas são capazes de entender e analisar comportamentos, realizar atividades sem interação humana e muito mais.
Quais são os tipos de Inteligência Artificial?
Alguns dos tipos de Inteligência Artificial são:
- Inteligência Artificial Limita (ANI): inteligência criada com um objetivo único, se subdivide em Máquinas Reativas e Memória Limitada
- Inteligência Artificial Geral (AGI): inteligência capaz de realizar tarefas similares as dos humanos. É onde se enquadra a Machine Learning. Também conta com duas subdivisões, que são Máquinas Cientes e Máquinas Autoconscientes
- Superinteligência (ASI): inteligência do futuro, estima-se que será superior à humana.
Como funciona a aplicação de Deep Learning nas empresas?
A aplicação de Deep Learning nas empresas já é uma realidade.
Segundo o estudo da Zendesk CX Trends 2023, quase dois terços dos líderes de negócios afirmam que os investimentos em ferramentas de IA resultaram em grandes melhorias de desempenho.
E esse é o objetivo central do Deep Learning: elevar a eficiência das empresas e reduzir o esforço humano e falhas no processo de dados.
Entenda quais são as formas práticas de aplicação de Deep Learning nas empresas:
1. Personalização da experiência do cliente
A experiência do cliente está sofrendo uma transformação exponencial graças ao Deep Learning, que oferece mais facilidade e otimização na leitura de dados para aprender o hábitos de compra e identificar tendências de comportamento.
E a eficiência é nítida aos olhos do cliente. Nosso relatório, CX Trends 2023, também revelou que 64% dos consumidores esperam que os bots de atendimento forneçam o mesmo nível de serviço que os agentes humanos.
Nos e-commerces, o Deep Learning tem sido aplicado para fornecer recomendações personalizadas e apresentar vitrines totalmente adaptadas para as preferências dos clientes.
Com isso, a experiência do cliente é hiper-personalizada e o ticket médio das vendas aumenta consideravelmente.
2. Automação de processos
O Deep Learning também tem sido fundamental para elevar a eficiência operacional das empresas, reduzir gastos e erros, agilizar e escalar processos.
Em processos de recrutamento, por exemplo, o Deep Learning pode ser aplicado para automatizar a triagem de currículos.
Os algoritmos podem analisar currículos, identificar habilidades, experiências relevantes e classificar candidatos com base em critérios pré-definidos. Assim, é possível reduzir o tempo gasto na triagem manual de currículos e identificar talentos de forma mais eficiente.
3. Detecção de fraudes
Você deve ter percebido que os bancos digitais têm investido fortemente na detecção de fraudes, não é mesmo?
Esse mecanismo também funciona através de Deep Learning.
O Deep Learning pode reunir os mais profundos dados de processamento e identificar comportamentos atípicos do usuário. Desse modo, a plataforma sinaliza fraudes e protege dados sensíveis e os recursos dos clientes.
Para entender mais sobre IA e as suas aplicações leia o artigo “Quais são os tipos de inteligência artificial”
