De uma maneira muito diferente do que esperávamos, a tecnologia que aparecia nos filmes de ficção está chegando as nossas vidas. No entanto, ela não surge de forma mirabolante. Conceitos como transformação digital, Big Data, Inteligência Artificial, Internet das Coisas, Deep Learning e automação estão revolucionando silenciosamente as indústrias e representando um importante diferencial competitivo.
Você que acompanha o nosso blog percebeu que já falamos da maioria desses conceitos e como eles são aplicados ao mundo dos negócios. Hoje chegou a vez de explicarmos o que é deep learning e por que é importante saber aplicá-lo para não deixar sua empresa para trás. Acompanhe!
O que é deep learning?
O deep learning (traduzido como aprendizado profundo) é uma das áreas da Inteligência Artificial (IA) aplicada à aprendizagem de máquina. Seu desenvolvimento faz com que os computadores e dispositivos “aprendam” à medida que interagimos com eles.
Ele utiliza o conceito de redes neurais artificiais para fazer com que os dispositivos realizem tarefas sem que pareçam programados para isso, ou que se “reprogramem” à medida que recebem novas informações.
Na prática, a ampliação da capacidade de aprendizado das máquinas permite melhorar aspectos como reconhecimento de fala, processamento da linguagem natural e visão computacional.
O deep learning faz com que, conforme você usa um dispositivo continuamente, ele “perceba” seus hábitos e preferências. A seguir, ele passa a prever o seu comportamento e oferecer alternativas para realizar suas atividades com mais eficiência.
O DL permite a aplicação da Inteligência Artificial em ferramentas que usamos no dia a dia como o Google Translate (tradutor) e assistentes virtuais como o Cortana (Microsoft), Siri (iOS) e Allo (Google).
A aplicação do deep learning envolve desde o desenvolvimento de recursos simples aos complexos. Alguns exemplos são a sugestão das palavras que você provavelmente digitará a seguir no aplicativo de mensagens, o reconhecimento de objetos por máquinas e a tradução da voz em tempo real.
Porém, essas ainda são aplicações superficiais do deep learning. Entre suas possibilidades mais promissoras está o desenvolvimento de ferramentas úteis para o meio corporativo, educação, saúde, e-commerce e indústria.
Como o deep learning pode ser aplicado?
Aparentemente, os cientistas não estão muito preocupados em desenvolver os esperados carros voadores da ficção científica.
Pelo que percebemos, eles têm outras prioridades mais práticas e nobres: estão empenhados em criar tecnologias que impactam nas tarefas cotidianas, no resultado das empresas e em alternativas para melhorar a qualidade de vida e bem-estar.
Por isso o profissional de TI precisa estar atento às aplicações dessas tecnologias. Em primeiro lugar para entender como elas afetam o mercado, o consumidor e o negócio em que está inserido.
Além disso, é importante identificar possibilidades que o deep learning traz ao setor em que atua e propor sua aplicação ao negócio, para não correr o risco de ficar para trás da concorrência e perder uma fatia de mercado. Vamos conhecer algumas delas?
Reconhecimento facial e de objetos
A segurança é um tema cada vez mais preocupante não só nos países considerados violentos, mas também devido às ameaças de terrorismo internacional. O DL pode ser usado para identificar e rastrear pessoas de interesse e objetos suspeitos.
Esse tipo de tecnologia pode ser usada preventivamente para evitar ataques e também para analisar a cena de crimes, identificar comportamentos de risco, rastrear objetos e indivíduos.
Medicina cognitiva
A interação entre a máquina e o ser humano vai permitir que a IA identifique padrões e tenha insights muito semelhantes ao raciocínio humano. Uma alternativa é aplicar esse modelo de processamento à área de saúde.
Portanto, se hoje um médico faz uma análise baseada nos sintomas apresentados pelo paciente, seu histórico clínico e resultados de exames para propor o procedimento apropriado, entende-se que a Inteligência Artificial pode contribuir para esse processo.
Hoje o mercado já oferece sistemas capazes de cruzar dados clínicos e genéticos de pacientes com a literatura científica para identificar a terapia mais recomendada para cada caso.
Não se trata de substituir o médico, mas de oferecer dados baseados em evidências científicas — incluindo o grau de risco e efeitos colaterais — para decidir por um tratamento mais eficaz.
Também existem estudos que mostram que é possível detectar doenças oculares (retinopatia diabética) com precisão e reduzir a taxa de erro no diagnóstico de câncer com a Inteligência Artificial.
Portanto, esse tipo de sistema pode ajudar a dar suporte à decisão clínica, contribuir para o avanço científico, favorecer a medicina preventiva e preditiva, reduzindo os custos do setor e melhorando a qualidade de vida dos pacientes.
Compreensão do comportamento do cliente
A ideia é que o deep learning consiga identificar os desejos e expectativas do cliente. Isso é fundamental para que a indústria ajuste sua produção à demanda do mercado, mas também para o comércio, especialmente o eletrônico.
As redes neurais recorrentes, alimentadas pelo histórico dos consumidores, entenderiam o comportamento do consumidor enquanto ele visualiza um produto em um site: se ele clica em anúncios, adiciona ou retira mercadorias do carrinho, para o cursor do mouse sobre opções de cross-selling e up-selling exibidas.
A partir da observação, a máquina identifica as preferências do consumidor. Em uma próxima visita ao site, a empresa exibirá produtos que ele é mais propenso a consumir, utilizando a inteligência de mercado para aumentar as chances de conversão.
Na verdade, algumas empresas estão apostando em uma abordagem ainda mais ousada. A partir do cruzamento de histórico de buscas, frequência de compras, wish lists e até o tempo em que o cursor fica parado sobre uma imagem, o sistema utilizado pela Amazon promete identificar “compras eminentes”.
A partir dessa informação, a empresa pretende enviar o pedido antecipado para o endereço do consumidor. Caso ele não deseje efetivar a compra, ela será devolvida ao armazém. Em caso de confirmação, ele receberá o produto normalmente.
Outras empresas estão apostando em outras aplicações. Quando o consumidor estiver se locomovendo e se aproximar de uma loja que oferece produtos que ele pesquisou na internet, ele receberá um alerta de promoção, com o objetivo de incentivar a compra.
Evolução dos assistentes virtuais
Em muitas circunstâncias, a interação com assistentes virtuais e chatbots ainda é decepcionante. O deep learning, no entanto, mostra que existe a possibilidade do atendimento virtual tornar a experiência do cliente mais satisfatória.
Esse tipo de assistente teria não só as respostas que esperamos hoje, mas guardaria na “memória” as interações anteriores. Dessa forma, ele poderia atender melhor os clientes e oferecer soluções mais adequadas a sua realidade e problemas.
O desenvolvimento dos chatbots seria uma alternativa para reduzir os custos das companhias com pessoal, além de garantir o atendimento rápido para a realização de vendas, trocas, agendamentos ou mesmo suporte técnico.
Essas são apenas algumas das aplicações possíveis para o deep learning. As novas ferramentas desenvolvidas a partir dele são realmente fascinantes e prometem revolucionar a forma como nós e as empresas realizam suas atividades.
Ficou curioso? Quer saber mais sobre o real impacto da Inteligência Artificial nas empresas? Então continue no blog e confira!
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