{"id":4742,"date":"2018-02-08T09:00:24","date_gmt":"2018-02-08T11:00:24","guid":{"rendered":"https:\/\/www.meupositivo.com.br\/panoramapositivo\/deep-learning-entenda-o-que-e-para-nao-ficar-para-tras\/"},"modified":"2019-08-22T15:21:51","modified_gmt":"2019-08-22T18:21:51","slug":"deep-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.meupositivo.com.br\/panoramapositivo\/deep-learning\/","title":{"rendered":"Deep learning: entenda o que \u00e9 para n\u00e3o ficar para tr\u00e1s!"},"content":{"rendered":"

De uma maneira muito diferente do que esper\u00e1vamos, a tecnologia que aparecia nos filmes de fic\u00e7\u00e3o est\u00e1 chegando as nossas vidas. No entanto, ela n\u00e3o surge de forma mirabolante. Conceitos como transforma\u00e7\u00e3o digital, Big Data<\/a>, Intelig\u00eancia Artificial, Internet das Coisas, Deep Learning e automa\u00e7\u00e3o est\u00e3o revolucionando silenciosamente as ind\u00fastrias e representando um importante diferencial competitivo.<\/p>\n

Voc\u00ea que acompanha o nosso blog percebeu que j\u00e1 falamos da maioria desses conceitos e como eles s\u00e3o aplicados ao mundo dos neg\u00f3cios. Hoje chegou a vez de explicarmos o que \u00e9 deep learning e por que \u00e9 importante saber aplic\u00e1-lo para n\u00e3o deixar sua empresa para tr\u00e1s. Acompanhe!<\/p>\n

O que \u00e9 deep learning?<\/h2>\n

O deep learning (traduzido como aprendizado profundo) \u00e9 uma das \u00e1reas da Intelig\u00eancia Artificial (IA) aplicada \u00e0 aprendizagem de m\u00e1quina<\/a>. Seu desenvolvimento faz com que os computadores e dispositivos “aprendam” \u00e0 medida que interagimos com eles.<\/p>\n

Ele utiliza o conceito de redes neurais artificiais para fazer com que os dispositivos realizem tarefas sem que pare\u00e7am programados para isso, ou que se “reprogramem” \u00e0 medida que recebem novas informa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n

Na pr\u00e1tica, a amplia\u00e7\u00e3o da capacidade de aprendizado das m\u00e1quinas permite melhorar aspectos como reconhecimento de fala, processamento da linguagem natural e vis\u00e3o computacional.<\/p>\n

O deep learning faz com que, conforme voc\u00ea usa um dispositivo continuamente, ele “perceba” seus h\u00e1bitos e prefer\u00eancias. A seguir, ele passa a prever o seu comportamento e oferecer alternativas para realizar suas atividades com mais efici\u00eancia.<\/p>\n

O DL permite a aplica\u00e7\u00e3o da Intelig\u00eancia 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).<\/p>\n

<\/a><\/div>\n

A aplica\u00e7\u00e3o do deep learning envolve desde o desenvolvimento de recursos simples aos complexos. Alguns exemplos s\u00e3o a sugest\u00e3o das palavras que voc\u00ea provavelmente digitar\u00e1 a seguir no aplicativo de mensagens, o reconhecimento de objetos por m\u00e1quinas e a tradu\u00e7\u00e3o da voz em tempo real.<\/p>\n

Por\u00e9m, essas ainda s\u00e3o aplica\u00e7\u00f5es superficiais do deep learning. Entre suas possibilidades mais promissoras est\u00e1 o desenvolvimento de ferramentas \u00fateis para o meio corporativo, educa\u00e7\u00e3o, sa\u00fade, e-commerce e ind\u00fastria.<\/p>\n

Como o deep learning pode ser aplicado?<\/h2>\n

Aparentemente, os cientistas n\u00e3o est\u00e3o muito preocupados em desenvolver os esperados carros voadores da fic\u00e7\u00e3o cient\u00edfica.<\/p>\n

Pelo que percebemos, eles t\u00eam outras prioridades mais pr\u00e1ticas e nobres: est\u00e3o 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.<\/p>\n

Por isso o profissional de TI precisa estar atento \u00e0s aplica\u00e7\u00f5es dessas tecnologias. Em primeiro lugar para entender como elas afetam o mercado, o consumidor e o neg\u00f3cio em que est\u00e1 inserido.<\/p>\n

Al\u00e9m disso, \u00e9 importante identificar possibilidades que o deep learning traz ao setor em que atua e propor sua aplica\u00e7\u00e3o ao neg\u00f3cio, para n\u00e3o correr o risco de ficar para tr\u00e1s da concorr\u00eancia e perder uma fatia de mercado. Vamos conhecer algumas delas?<\/p>\n

Reconhecimento facial e de objetos<\/h3>\n

A seguran\u00e7a<\/a> \u00e9 um tema cada vez mais preocupante n\u00e3o s\u00f3 nos pa\u00edses considerados violentos, mas tamb\u00e9m devido \u00e0s amea\u00e7as de terrorismo internacional. O DL pode ser usado para identificar e rastrear pessoas de interesse e objetos suspeitos.<\/p>\n

Esse tipo de tecnologia pode ser usada preventivamente para evitar ataques e tamb\u00e9m para analisar a cena de crimes, identificar comportamentos de risco, rastrear objetos e indiv\u00edduos.<\/p>\n

Medicina cognitiva<\/h3>\n

A intera\u00e7\u00e3o entre a m\u00e1quina e o ser humano vai permitir que a IA identifique padr\u00f5es e tenha insights muito semelhantes ao racioc\u00ednio humano. Uma alternativa \u00e9 aplicar esse modelo de processamento \u00e0 \u00e1rea de sa\u00fade.<\/p>\n

Portanto, se hoje um m\u00e9dico faz uma an\u00e1lise baseada nos sintomas apresentados pelo paciente, seu hist\u00f3rico cl\u00ednico e resultados de exames para propor o procedimento apropriado, entende-se que a Intelig\u00eancia Artificial<\/a> pode contribuir para esse processo.<\/p>\n

Hoje o mercado j\u00e1 oferece sistemas capazes de cruzar dados cl\u00ednicos e gen\u00e9ticos de pacientes com a literatura cient\u00edfica para identificar a terapia mais recomendada para cada caso.<\/p>\n

N\u00e3o se trata de substituir o m\u00e9dico, mas de oferecer dados baseados em evid\u00eancias cient\u00edficas \u2014 incluindo o grau de risco e efeitos colaterais \u2014 para decidir por um tratamento mais eficaz.<\/p>\n

Tamb\u00e9m existem estudos que mostram que \u00e9 poss\u00edvel detectar doen\u00e7as oculares (retinopatia diab\u00e9tica) com precis\u00e3o e reduzir a taxa de erro no diagn\u00f3stico de c\u00e2ncer com a Intelig\u00eancia Artificial.<\/p>\n

Portanto, esse tipo de sistema pode ajudar a dar suporte \u00e0 decis\u00e3o cl\u00ednica, contribuir para o avan\u00e7o cient\u00edfico, favorecer a medicina preventiva e preditiva, reduzindo os custos do setor e melhorando a qualidade de vida dos pacientes.<\/p>\n

Compreens\u00e3o do comportamento do cliente<\/h3>\n

A ideia \u00e9 que o deep learning consiga identificar os desejos e expectativas do cliente. Isso \u00e9 fundamental para que a ind\u00fastria ajuste sua produ\u00e7\u00e3o \u00e0 demanda do mercado, mas tamb\u00e9m para o com\u00e9rcio, especialmente o eletr\u00f4nico.<\/p>\n

As redes neurais recorrentes, alimentadas pelo hist\u00f3rico dos consumidores, entenderiam o comportamento do consumidor enquanto ele visualiza um produto em um site: se ele clica em an\u00fancios, adiciona ou retira mercadorias do carrinho, para o cursor do mouse sobre op\u00e7\u00f5es de cross-selling e up-selling exibidas.<\/p>\n

A partir da observa\u00e7\u00e3o, a m\u00e1quina identifica as prefer\u00eancias do consumidor. Em uma pr\u00f3xima visita ao site, a empresa exibir\u00e1 produtos que ele \u00e9 mais propenso a consumir, utilizando a intelig\u00eancia de mercado<\/a> para aumentar as chances de convers\u00e3o.<\/p>\n

Na verdade, algumas empresas est\u00e3o apostando em uma abordagem ainda mais ousada. A partir do cruzamento de hist\u00f3rico de buscas, frequ\u00eancia de compras, wish lists e at\u00e9 o tempo em que o cursor fica parado sobre uma imagem, o sistema utilizado pela Amazon promete identificar “compras eminentes”.<\/p>\n

A partir dessa informa\u00e7\u00e3o, a empresa pretende enviar o pedido antecipado para o endere\u00e7o do consumidor. Caso ele n\u00e3o deseje efetivar a compra, ela ser\u00e1 devolvida ao armaz\u00e9m. Em caso de confirma\u00e7\u00e3o, ele receber\u00e1 o produto normalmente.<\/p>\n

Outras empresas est\u00e3o apostando em outras aplica\u00e7\u00f5es. Quando o consumidor estiver se locomovendo e se aproximar de uma loja que oferece produtos que ele pesquisou na internet, ele receber\u00e1 um alerta de promo\u00e7\u00e3o, com o objetivo de incentivar a compra.<\/p>\n

Evolu\u00e7\u00e3o dos assistentes virtuais<\/h3>\n

Em muitas circunst\u00e2ncias, a intera\u00e7\u00e3o com assistentes virtuais e chatbots ainda \u00e9 decepcionante. O deep learning, no entanto, mostra que existe a possibilidade do atendimento virtual tornar a experi\u00eancia do cliente<\/a> mais satisfat\u00f3ria.<\/p>\n

Esse tipo de assistente teria n\u00e3o s\u00f3 as respostas que esperamos hoje, mas guardaria na “mem\u00f3ria” as intera\u00e7\u00f5es anteriores. Dessa forma, ele poderia atender melhor os clientes e oferecer solu\u00e7\u00f5es mais adequadas a sua realidade e problemas.<\/p>\n

O desenvolvimento dos chatbots seria uma alternativa para reduzir os custos das companhias com pessoal, al\u00e9m de garantir o atendimento r\u00e1pido para a realiza\u00e7\u00e3o de vendas, trocas, agendamentos ou mesmo suporte t\u00e9cnico.<\/p>\n

Essas s\u00e3o apenas algumas das aplica\u00e7\u00f5es poss\u00edveis para o deep learning. As novas ferramentas desenvolvidas a partir dele s\u00e3o realmente fascinantes e prometem revolucionar a forma como n\u00f3s e as empresas realizam suas atividades.<\/p>\n

Ficou curioso? Quer saber mais sobre o real impacto da Intelig\u00eancia Artificial nas empresas<\/a>? Ent\u00e3o continue no blog e confira!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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