A TI está evoluindo e quem quiser se manter competitivo precisa ficar de olho nas tendências que podem mudar a forma como os processos de negócios acontecem. Uma delas é o Deep Learning.

Essa tendência está recebendo muita atenção ultimamente e por boas razões, já que está permitindo as empresas alcançarem resultados que não eram possíveis antes.

Mas como funciona exatamente o Deep Learning, e o que podemos esperar dessa tecnologia nos próximos anos? Continue lendo e aprenda conosco!

O que é Deep Learning?

O Deep Learning é a tecnologia-chave por trás dos carros sem motorista, controle de voz, entre outras aplicações que até ontem pareciam coisas de filmes de ficção científica. Um modelo de computador aprende a executar tarefas de classificação diretamente de imagens, texto ou som.

Os modelos de aprendizagem podem atingir uma precisão altíssima, às vezes excedendo o desempenho humano. Eles são treinados usando um grande conjunto de dados rotulados e arquiteturas de redes neurais que contêm várias camadas.

Mas como o Deep Learning consegue isso?

Em uma palavra: precisão.

A aprendizagem profunda alcança a precisão de reconhecimento em níveis mais altos do que nunca. Isso ajuda os dispositivos eletrônicos a atenderem às expectativas dos usuários.

A maioria dos métodos de Deep Learning usa arquiteturas de rede neural, e é por isso que os modelos são geralmente chamados de redes neurais profundas.

O termo “profundo” geralmente se refere ao número de camadas ocultas na rede neural. As redes neurais tradicionais contêm apenas 2-3 camadas ocultas, enquanto as redes profundas podem ter até 150.

E essa é a grande diferença desse método para o Machine Learning, como mostraremos abaixo.

Qual a diferença entre Deep Learning e Machine Learning?

O Deep Learning é uma forma especializada de aprendizado de máquina (Machine Learning).

Um fluxo de trabalho de aprendizado de uma máquina, começa com recursos relevantes sendo extraídos manualmente das imagens. Os recursos são usados ​​para criar um modelo que classifica os objetos nelas.

Com um fluxo de trabalho de Deep Learning, os recursos relevantes são extraídos automaticamente das imagens. Além disso, ele realiza o aprendizado de ponta a ponta, em que uma rede recebe dados brutos e uma tarefa a ser executada, como classificação, e aprende como fazer isso automaticamente. E à medida que o tamanho de seus dados aumenta, ela supera e continua evoluindo.

No aprendizado de máquina, você escolhe manualmente recursos e um classificador para categorizar imagens. Com o Deep Learning, as etapas de extração de recursos e modelagem são automáticas.

Onde o Deep Learning está sendo usado?

Além dos carros sem motoristas e controle de voz de aplicativos, o Deep Learning possui diversas aplicações no mundo da Tecnologia da Informação.

Para te mostrar, abaixo separamos os usos mais comuns da aprendizagem profunda em três frentes: infraestrutura, cloud computing e bancos de dados.

  1. Infraestrutura de TI

Durante os próximos anos, o Deep Learning estará pronto para desempenhar um papel fundamental e transformador a forma como a infraestrutura de IT é gerenciada.

Dois cenários principais são possíveis: transformar a infraestrutura de um conjunto de ativos de capital subutilizados em um conjunto altamente eficiente de recursos operacionais por meio de provisionamento dinâmico baseado no consumo.

Em outras palavras, os sistemas serão capazes de aprender sozinhos os padrões de consumo, identificar configurações, dependências e a causa/efeito de padrões de uso para otimizar o uso da infraestrutura da empresa, seja ela local ou na nuvem.

  1. Cloud Computing

O aprendizado de máquina já está presente na maioria dos serviços de nuvem, fornecendo recursos básicos de Inteligência Artificial, como identificar que um e-mail é spam e enviá-lo para seu devido lugar.

Esse é um exemplo bem simples. Claro que o Machine Learning já vem permitindo às empresas que utilizam a nuvem a melhorar seus serviços e a fazer análise de dados (só dar uma olhada no tema Business Intelligence). Contudo, o Deep Learning leva a história para outro nível.

Ele pode melhorar a capacidade de uma empresa de fazer o que é seu corebusiness, com mais precisão e, o mais importante, com a capacidade de construir conhecimento por meio de observação de padrões ou dados.

Além disso, sistemas de aprendizado profundo evoluem com o tempo. Normalmente em uma escala muito maior do que uma equipe de especialistas.

  1. Bancos de dados

Uma nova classe de “banco de dados de Inteligência Artificial” está surgindo graças ao Deep Learning. Os bancos de dados de IA são projetados para paralelizar maciçamente dados e operações de computação para treinamento e inferência de modelos de aprendizagem profunda usando GPUs.

Eles também trazem muitos dos benefícios de uma plataforma de dados básicos, incluindo:

  • Poder obter dados de várias fontes: dezenas, centenas ou milhares de fontes internas e externas de dados;
  • Poder paralelizar dados e operações computacionais para aprendizado profundo. A latência pode ser introduzida no processo se você não conseguir obter dados com rapidez suficiente para serem calculados;
  • Fornecer uma fonte de arquitetura de segurança para que informações confidenciais possam ser protegidas;
  • Oferecer tolerância a falhas, o que pode ser menos importante durante o treinamento, mas geralmente é altamente importante durante a inferência.

Ainda há muito chão até que o Deep Learning seja parte intrínseca das nossas vidas pessoais e profissionais, mas certamente estamos evoluindo na busca por tornar a Inteligência Artificial mais aplicável às nossas necessidades.

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