Deep Learning é uma área do Machine Learning que busca reproduzir as redes neurais do cérebro humano computacionalmente. Descubra mais sobre essa inovação e suas possibilidades na prática.
A inteligência artificial deixou de fazer parte apenas das obras de ficção científica para estar presente na realidade das indústrias. Termos como Machine Learning não são estranhos a empresários do setor.
Com o rápido avanço dessas tecnologias, novos conceitos e possibilidades entram em pauta o tempo todo. Entre eles, o Deep Learning se destaca.
Mas afinal, o que é então Deep Learning? Como esse método de aprendizagem de máquina se diferencia dos anteriores e como pode ser aplicado nas indústrias?
Neste artigo vamos explorar o conceito de Deep Learning e como a indústria pode se favorecer dele, seus usos práticos e diferenciais.
- O que é Deep Learning
- Como funciona o Deep Learning
- Deep Learning na indústria
- Sua indústria com um pé no futuro
O que é Deep Learning
Deep Learning nada mais é que uma ramificação do Machine Learning que busca reproduzir a capacidade humana de aprendizado em máquinas. Não à toa, uma tradução possível para o termo seria “aprendizado profundo”.
Sua particularidade em relação aos outros métodos de aprendizagem computacional é o uso de algoritmos complexos que emulam as redes neurais do cérebro humano.
Essas redes simulam neurônios em sua propagação de dados e interpretações em camadas.
Por suas características, essa tecnologia demanda muito menos de supervisão humana, um novo passo na ideia de automação.
O modelo de aprendizagem profunda tem capacidade de trabalho com Big Data, ou seja, suporta tratar grandes quantidades de dados. Por isso, é comum que seja aplicado na interpretação e identificação de imagens e linguagens.
Algumas atividades que utilizam esse conceito em seus processos são:
- Genética;
- Medicina;
- Sistema bancários;
- Experiência do usuário;
- Tradução.
Como funciona o Deep Learning
As redes neurais profundas do Deep Learning contam com pelo menos mais de cinco categorias de processamento de dados.
Isso significa que existe uma quantidade maior de camadas de neurônios e conexões que as outras redes neurais simples.
Nas redes neurais simples, os neurônios são divididos em três camadas: input (entrada), hidden layer (processamento) e output (saída).
Ou seja, a primeira recebe a informação, a segunda processa e a terceira dá saída à resposta.
Já no Deep Learning, os neurônios artificiais contam com mais camadas de processamento que se interligam, fazendo com que a informação seja interpretada em diferentes fórmulas e assimiladas de maneiras mais diversas.
Por isso, esse método de aprendizagem de máquina é capaz de trabalhar com interpretações mais profundas, maior abstração e capacidade de associação.
Deep Learning na indústria
São diversas as aplicações práticas do Deep Learning em diferentes setores da economia atualmente.
Atividades que antes demandavam esforço humano, hoje já podem ser executadas de forma totalmente computadorizada.
No mercado dos serviços, essa tecnologia tem sido muito utilizada em atividades como atendimento ao cliente, tradução, identificação de imagens, reconhecimento facial e de voz, diagnósticos médicos entre outras coisas.
Mas também a indústria tem encontrado nesse método de aprendizagem uma forma de alcançar seu próximo patamar.
Conheça um pouco mais sobre os processos que podem aderir ao aprendizado profundo:
Manutenção Preditiva
Monitorar o bom funcionamento e o estado das partes internas do maquinário pode ser uma tarefa difícil para olhos humanos.
Aqui, o DL pode ser aplicado junto ao uso de sensores para realizar essa análise das condições em tempo real e de forma ininterrupta.
Controle de Qualidade
As redes neurais complexas permitem realizar o controle de imperfeições e defeitos dos produtos direto nas linhas de montagem da fábrica.
Dessa forma, é possível atuar mais prontamente nas correções da produção e evitar maiores problemas com lotes e recalls.
Logística
A capacidade desse método de aprendizagem permite maior previsibilidade na demanda de produtos para gestão de estoque e produção.
Além disso, o DL pode contribuir na criação de rotas e dinâmicas logísticas mais eficientes, tornando o processo mais barato e evitando erros na cadeia de entrega.
Segurança
Outra área de aplicação do Deep Learning na indústria é na segurança do trabalho.
Por meio dele não só se contribui para manutenção de maquinário evitando acidentes como também se identifica riscos de operações e más práticas de atuação.
Embalagem
A embalagem de produtos também ganha muito com a utilização do DL.
Especialmente em casos de produtos sensíveis, como remédios, a tecnologia vem sendo aplicada para monitorar, corrigir e evitar erros no processo.
Sua indústria com um pé no futuro
Neste conteúdo entendemos que o Deep Learning é uma vertente do aprendizado de máquina (Machine Learning) que trabalha com redes neurais complexas com mais de uma camada de processamento de dados.
Esses neurônios artificiais são capazes de realizar tarefas complexas sem a necessidade de acompanhamento humano.
Traduções, reconhecimento de imagens e voz, diagnósticos médicos e carros autônomos são alguns exemplos.
Na indústria, o DL pode ser aplicado gerando melhorias e ganho de eficiência. A tecnologia contribui na segurança do trabalho, logística e controle de qualidade.
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