O que é Deep Learning: conheça a técnica de aprendizado profundo

Tem curiosidade em saber mais sobre o deep learning e como ele pode ser usado para os negócios? Confira a explicação neste post completo.

Você já ouviu falar em deep learning? O termo é utilizado para se referir ao chamado aprendizado profundo. Por isso, é muito abrangente. Porém, o que você talvez não saiba é que esse é um tipo de machine learning. Portanto, é voltado para máquinas e ajuda no reconhecimento de fala, nas previsões e na identificação de imagens.

Ainda tem mais. Essa técnica treina o computador para aprender sozinho e realizar atividades sem a intervenção humana. Dessa forma, está dentro da Inteligência Artificial (IA) e é imprescindível para o mundo tecnológico atual. Inclusive, é um fator que ajuda as empresas a conquistarem vantagem competitiva.

Para ter uma ideia, um estudo mostrou que a IA e o machine learning serão as tecnologias de mais impacto em 2022. Além disso, 81% dos entrevistados acreditam que 1/4 das tarefas executadas atualmente serão aprimoradas por robôs no prazo de 5 anos. No período de 10 anos, 78% preveem que suas funções serão melhoradas pelos bots.

Esses dados mostram que todo profissional que deseja se destacar precisa continuar se atualizando. Por isso, criamos este post apresentando o que é essa tendência tecnológica e os principais detalhes sobre o assunto. Veja o que este conteúdo aborda: 

• o que é deep learning;
• por que é importante;
• o que é uma estrutura de aprendizado profundo;
• como funciona;
• quais são os modelos;
• em que situação o deep learning é utilizado;
• o que são redes neurais;
• o que pode ser feito com redes neurais;
• quais são os tipos de redes neurais.

Boa leitura!

O que é deep learning?

O deep learning é uma espécie de machine learning que utiliza as redes neurais artificiais para o aprendizado de máquina. A partir disso, os sistemas digitais tomam decisões e aprendem o que devem fazer em diferentes situações. Tudo com base em dados não estruturados e não rotulados.

Aqui, vale a pena explicar por que o aprendizado profundo é diferente do machine learning. Enquanto o segundo treina os sistemas de IA para reconhecer padrões, aprender experiências, adaptar-se etc, o primeiro gera o conhecimento a partir dos exemplos.

Por isso, é um aprendizado profundo. Afinal, não há resposta a um conjunto de regras nem equações predefinidas. O que acontece é a criação de atitudes para reagir, desempenhar atividades e se comportar como seres humanos. Assim, são configurados parâmetros básicos, o que permite ao computador reconhecer padrões em diferentes camadas de processamento.

Dentro desse contexto, é como se o deep learning fosse uma otimização do aprendizado de máquina. Isso porque são usadas técnicas mais avançadas. Dessa forma, as redes neurais simulam as conexões entre os neurônios humanos, o que garante o trabalho conjunto e complementar. É justamente isso que faz o algoritmo seguir um caminho de A a B sem intervenção humana.

Por que o deep learning é tão importante?

O conhecimento gerado pelo aprendizado profundo favorece a análise de conjuntos de dados grandes e complexos. Isso contribui para a realização de tarefas complicadas e não lineares. Além disso, melhora a rapidez nas respostas a textos, imagens e voz, o que acontece de forma mais rápida e mais precisa do que quando executadas pelos seres humanos.

Para ficar mais claro, basta ver um exemplo de aplicação do deep learning. Esse é o caso dos carros autônomos, ou seja, sem motorista. As imagens são processadas e os pedestres são diferenciados dos outros objetos presentes no local.

Outra possibilidade são os dispositivos utilizados nas casas inteligentes, que obedecem comandos de voz. Isso significa que sistemas como Siri e Cortana também são fomentados por essa tecnologia — pelo menos, em parte.

Portanto, o aprendizado profundo já está incluído no dia a dia. Isso já demonstra sua importância. Ainda tem mais. Conforme há o aumento do volume de dados e a capacidade da computação fica mais poderosa, outras empresas e cientistas de dados começam a utilizar essa tecnologia para 3 principais propósitos: 

• inovar;
• encontrar oportunidades;
• manter sua relevância.

Além disso, vários desenvolvimentos estão acontecendo devido ao deep learning. Os principais são: 

• aumento da precisão dos modelos devido às novas abordagens de machine learning;
• desenvolvimento de novas classes de redes neurais, o que aumenta a aplicação do deep learning. Por exemplo, na classificação de imagens e na tradução de textos;
• melhoria na performance dos métodos de aprendizado profundo devido ao aprimoramento dos algoritmos;
• criação de camadas mais profundas com a grande disponibilidade de dados. Entre eles, os textuais das redes sociais, as transcrições de investigações, os fluxos de informações da Internet das Coisas, as receitas médicas e mais.

O que é uma estrutura de aprendizado profundo?

A estrutura de aprendizado é uma arquitetura de redes neurais artificiais, que simulam os neurônios humanos, como já explicamos. Essa estrutura tem 3 camadas: de entrada, saída e oculta. Cada uma delas tem unidades que funcionam da seguinte forma: 

• os dados de entrada são transformados em informações;
• a próxima camada utiliza essas informações para realizar uma tarefa preditiva.

A partir dessa estrutura, o computador consegue aprender via processamento dos dados. Assim, os modelos de machine learning são mais bem implementados com a ajuda de estruturas de deep learning. Por exemplo, TensorFlow e PyTorch. A função é simplificar a coleta de dados, a fim de treinar as redes neurais.

Além disso, existem aceleradores, como o ONNX Runtime. Eles complementam essas estruturas agilizando o treinamento e a inferência dos modelos.

Como o aprendizado profundo funciona?

A arquitetura de rede neural funciona em diferentes camadas, especialmente as 3 citadas. Além disso, o funcionamento depende de:

• unidades de processamento gráfico de alto desempenho inseridas na nuvem ou em clusters;
• grandes volumes de dados rotulados. Isso permite alcançar um nível de precisão maior no que se refere a reconhecimento de imagem, texto e fala.

É importante ressaltar que essas camadas substituem a formulação e a especificação do modelo por caracterizações hierárquicas. Elas são capazes de reconhecer as características latentes dos dados nas regularidades das camadas.

Dessa forma, os sistemas digitais são desenvolvidos de forma similar à inteligência humana. Ao mesmo tempo, o prazo de implantação é reduzido, passando de semanas para horas. Isso gera uma mudança de paradigma importante: em vez da tecnologia dizer ao computador como resolver o problema, faz o treinamento do sistema para que ele possa resolver de forma autônoma.

Quais são os modelos de aprendizado profundo?

Existem diferentes estratégias e métodos para aplicar o deep learning. É fundamental entendê-las para conhecer exatamente o funcionamento do aprendizado profundo. Veja quais são os modelos a seguir. 

Supervisionado

Nesse caso, o algoritmo é treinado em conjuntos de dados rotulados. Assim, quando é feita uma determinação sobre uma informação, os rótulos incluídos com os dados podem ser utilizados para ter certeza de que a regra está correta. Além disso, os dados que servem de base para treinar os modelos são fornecidos por humanos. Portanto, existe uma rotulação antes de seu uso. 

Não supervisionado

Aqui, os algoritmos são treinados com dados sem rótulos nem informações. Por isso, é impossível verificar as próprias determinações. Em contrapartida, há uma ordenação e classificação feita pelo sistema com base nos padrões reconhecidos por conta própria.

Aprendizado de reforço

É o modelo em que um sistema soluciona tarefas por meio de tentativa e erro. Assim, é possível tomar decisões e atingir o resultado desejado, inclusive em cenários mais complexos. Nessa situação, o algoritmo não utiliza conjuntos de dados para fazer determinações. Porém, as informações coletadas de um certo ambiente são usadas. 

Aprendizado de reforço profundo

É a combinação entre técnicas de aprendizado de reforço e aprendizado profundo. Isso forma um tipo de machine learning diferente, que usa o formato de tomada de decisão por tentativa e erro, e o alcance de metas complexas. Porém, também conta com funcionalidades de deep learning no processamento e na compreensão de grandes quantidades de dados não estruturados.

Em que situações o deep learning é utilizado?

Para entender bem a importância dessa tecnologia, vale a pena conhecer as oportunidades e as aplicações de aprendizado profundo. Aqui, é importante saber que os algoritmos têm uma natureza iterativa, ou seja, capaz de repetir ações. No entanto, o aumento do número de camadas gera mais complexidade, o que exige um grande poder computacional.

A vantagem do deep learning é ser capaz de melhorar de forma contínua e adaptar-se às mudanças nos padrões de informações posteriores. Ou seja, sua natureza é dinâmica. Isso agrega valor ao analytics, que oferece uma chance maior de personalização, precisão e performance.

Por exemplo, as análises de clientes identificam mais detalhes, o que ajuda você a encontrar as melhores oportunidades profissionais. Portanto, ainda que as técnicas de aprendizado profundo sejam mais aplicadas na computação cognitiva, também é possível fazer análises mais tradicionais. Esse é o caso das séries temporais.

Dentre as possíveis aplicações, algumas já citadas, existem as que apresentamos em seguida. Confira.

Chatbot

Os chatbots online são utilizados para potencializar o atendimento e, por consequência, a retenção de clientes. Ativados por texto ou voz, são adotados para transações de rotina, perguntas frequentes e mais. Com isso, é possível substituir os operadores. Sem contar que as filas de clientes em espera são reduzidas devido às respostas automatizadas, que são úteis e adequadas por contexto.

Reconhecimento de imagem

Aqui, também estão incluídas a fala e as emoções. Nesse caso, o deep learning aumenta a precisão do reconhecimento. Além disso, habilita: 

• as pesquisas de imagens;
• o uso de assistentes pessoais digitais;
• o uso de veículos autônomos;
• as melhorias na segurança pública e digital. 

Personalização das experiências

É um recurso muito usado em serviços de streaming, varejistas online e outras empresas. A ideia é indicar produtos e serviços para o cliente, a fim dele ter uma experiência melhor. A definição das sugestões é feita a partir dos históricos de compra, comportamento passado e outros dados.

Assistentes digitais pessoais

São ativados por voz para compreender a fala e responder a comandos em linguagem natural. Em alguns casos, é possível até fazer trocadilhos.

Veículos autônomos

Esses veículos utilizam algoritmos de aprendizado profundo para processar feeds dinâmicos rapidamente, em apenas alguns segundos. Com isso, é possível tomar decisões acertadas sem pedir orientações. Ao mesmo tempo, fica mais fácil reagir ao inesperado com uma velocidade maior do que um motorista humano.

O que são redes neurais?

Ao longo deste post, falamos sobre as redes neurais e como elas formam a estrutura do deep learning. Contudo, vale a pena entender melhor como elas funcionam.

Também conhecidas como ANN — de redes neurais artificiais —, consiste em uma arquitetura digital que simula processos cognitivos humanos a fim de modelar padrões complexos, realizar previsões e reagir aos estímulos externos de modo adequado.

Ou seja, os dados estruturados deixam de ser necessários. Isso porque as ANNs conseguem interpretar eventos diferentes, como os dados não estruturados. Assim, o sistema reage de maneira muito semelhante ao de um ser humano. 

O que pode ser feito com as redes neurais?

O foco dessa estrutura é o aprendizado e a modelagem de entradas e saídas complexas e voláteis. Além disso, também serve para a inferência de relações inéditas e a criação de previsões sem restringir as distribuições de dados.

A partir disso, as empresas podem tomar decisões corporativas, criar políticas financeiras e estratégias de vendas, e utilizar recursos. No entanto, o aprendizado profundo vai além, porque expõe relações não lineares complexas.

Ao mesmo tempo, modela fatores inéditos. Isso ajuda a desenvolver a precisão de processos dinâmicos e complexos, inclusive, aqueles com diversos aspectos ocultos. É o caso dos preços no mercado financeiro, que sofrem alta volatilidade.

Nesse sentido, praticamente todas as atividades comerciais são beneficiadas com o conhecimento gerado pelo deep learning. Isso vale para vários setores de negócio e segmentos de atuação, como vendas e marketing.

Quais são os tipos de redes neurais?

Apesar de serem sempre uma arquitetura, existem diferentes tipos de redes neurais. Cada uma delas é adequada a um tipo de deep learning. Por isso, vale a pena conhecê-las. Veja.

Rede neural convolucional (CNN)

É mais utilizada para classificar imagens e reconhecer objetos. É utilizada para a conversão de imagens em matrizes digitais. Por isso, são indicadas para detecção de tópico, reconhecimento facial e análise de sentimento.

Rede neural deconvolucional (DNN)

Permite encontrar sinais de rede complexos ou de alto volume quando são perdidos ou misturados a outro. É a rede indicada para o processamento de imagens de alta resolução e estimativas de fluxo óptico.

Rede adversária gerativa (GAN)

É utilizada para treinar modelos a gerarem informações ou materiais capazes de imitar as propriedades específicas dos dados de treinamento. Isso porque identifica as diferenças entre originais e cópias, mesmo as sutis. A GAN também é utilizada para gerar imagens e vídeos de alta fidelidade, super-resolução e reconhecimento facial avançado.

Rede neural recorrente (RNN)

É capaz de inserir dados em camadas ocultas com atrasos de tempo específicos. O tamanho desse modelo permanece inalterado em situações de entradas mais altas e contas de computação de rede para informações históricas em estados atuais. Por isso, são uma alternativa para o reconhecimento de fala, a robótica, a previsão avançada e mais aprendizados profundos complexos.

Transformadores

São utilizados para lidar com os dados de entrada sequenciais, apesar de não serem restritos a eles. Também utilizam a atenção. Essa é uma técnica que permite aos modelos atribuírem diferentes níveis de influência a várias partes de dados de entrada. Assim, identificam o contexto para elas em uma sequência. Isso garante mais paralelização e reduz o tempo de treinamento do modelo.

Todas essas informações estão interligadas e compõem o que é deep learning. Afinal, essa técnica é composta pelas redes neurais e suas estruturas. A partir disso, permitem fazer melhores análises, automatizar tarefas e alcançar o melhor resultado nas suas atividades de negócio.

Inclusive, isso ajuda no processo de internacionalização. Mesmo que você seja um freelancer, fazer a prestação de serviços ao exterior depende de decisões certas. Com o deep learning, é possível alcançar essas informações e fazer esse processo da maneira mais adequada para ter sucesso na sua empreitada.

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