Termos como “deep learning” e “machine learning” já existem há algum tempo. No entanto, nos últimos anos eles ganharam grande popularidade, muito em função dos benefícios significativos que eles vêm oferecendo para as empresas e de sua importância no processo de transformação digital.
De fato, muitas organizações estão se aproveitando dessas tecnologias para obter vantagens competitivas e melhorar seu desempenho por meio da automatização de processos e da utilização de dispositivos inteligentes.
Continue a leitura para descobrir quais as tendências para este ano que possuem foco nessas tecnologias!
Primeiramente, as definições
De forma simplificada, podemos dizer que machine learning e deep learning são dois subconjuntos de Inteligência Artificial (AI). Esses termos ganharam muito destaque nos últimos dois anos, graças aos profundos avanços que têm revolucionado a relação do homem com a tecnologia.
Entenda melhor o que é machine learning
Pode-se dizer que machine learning é um subconjunto da AI que envolve a criação de algoritmos que analisam dados, aprendem com esses dados e depois aplicam o que aprenderam para tomar decisões.
Um exemplo fácil de um algoritmo de machine learning é um serviço de streaming de música. Para que o serviço tome uma decisão sobre quais novas músicas ou artistas recomendar a um ouvinte, os algoritmos de aprendizado associam as preferências do usuário a outros que ouvem os mesmos artistas ou gêneros musicais.
O machine learning é aplicável a todo tipo de tarefas automatizadas e se estende a vários setores. Quando algo é capaz de “aprender”, significa que ele fica progressivamente melhor na execução de funções com o passar do tempo.
Entenda melhor o que é deep learning
Em termos práticos, deep learning é apenas um subconjunto do machine learning. Tecnicamente, eles funcionam de maneira semelhante (por isso, os termos, às vezes, são trocados), mas suas capacidades são diferentes.
Os modelos básicos de machine learning tornam-se progressivamente melhores em qualquer que seja sua função, mas ainda assim necessitam de alguma orientação. Se um algoritmo machine learning retornar uma previsão imprecisa, um engenheiro precisará fazer ajustes. Mas com um modelo deep learning, os algoritmos podem determinar por si próprios se uma previsão é precisa ou não.
Um modelo de deep learning é projetado para analisar continuamente os dados com uma estrutura lógica semelhante à forma como um humano tiraria conclusões. Para conseguir isso, o aprendizado profundo usa uma estrutura em camadas de algoritmos chamada rede neural artificial (RNA). O desenho de uma RNA é inspirado na rede neural biológica do cérebro humano. Isso faz com que a inteligência da máquina seja muito mais eficiente do que a dos modelos padrão de machine learning.
Dessa forma, as soluções tecnológicas de IA que integram machine e deep learning são muito mais autônomos.
Agora que você já sabe as definições, conheça algumas tendências de machine e deep learning para 2020:
1. Interface de voz
A tecnologia de reconhecimento de voz tem evoluído muito nos últimos tempos, graças aos avanços de machine e deep learning. Dessa forma, a interface de voz tem permitido comunicações cada vez mais fluídas entre humanos e máquinas, graças ao Processamento de Linguagem Natural (PLN).
Essa tecnologia ganhou impulso principalmente graças aos assistentes de voz dos smartphones e tem se expandido para outros setores, principalmente para o campo de automação residencial. Atualmente, já é possível exercer diferentes atividades, tais como transcrição de áudio, traduções e executar comandos, como acender uma luz, usando somente a voz.
Utilizando machine e deep learning é possível contar com soluções altamente inteligentes, capazes de diferenciar contextos para executar ações.
Por exemplo, você pode ter dispositivos inteligentes baseados em machine learning para acender a luz sempre que for dito o comando “escuro”. No entanto, a luz será acessa em qualquer contexto em que a palavra “escuro” for mencionada. Agora, se esse dispositivo contar com um modelo de deep learning, é possível que ele execute a ação somente em alguns contextos, por exemplo, com as indicações “não consigo ver” ou “o interruptor não funciona”.
2. Edge Intelligence (EI)
O Edge Intelligence altera a forma como os dados são capturados, armazenados e extraídos – ele transfere o processo dos dispositivos de armazenamento em nuvem para a borda (por exemplo, uma câmera ou um sensor de calor).
O EI propõe tornar os dispositivos periféricos mais independentes, movendo a tomada de decisões para mais perto da fonte de dados. Esse processo reduz o atraso nas comunicações e melhora os resultados que passam a ser obtidos quase em tempo real.
Desde o advento da Internet das Coisas (IoT), houve um enorme aumento no número de dispositivos conectados. Esse número deve aumentar exponencialmente nos próximos anos. Devido aos desafios de latência das soluções em nuvem, as organizações agora estão mais inclinadas a soluções que utilizam EI.
Graças às tecnologias machine e deep learning, é possível conceber dispositivos inteligentes que funcionam de forma independente.
3. Transferência de aprendizado (Transfer Learning)
Não é fácil para as organizações treinarem e desenvolverem modelos que exijam acesso a um grande volume de dados e poder computacional. Para aquelas que estão dando os primeiros passos em direção à transformação digital, isso pode ser um desafio significativo. A transferência de aprendizado é a maneira mais fácil, rápida e utilizada para superar esse obstáculo.
Aqui, modelos pré-treinados de redes de código aberto são usados como ponto de partida no processo de machine e deep learning. O uso da de transferência de aprendizado permite muitas soluções inovadoras e rápidas e facilita a adoção da IA na jornada de transformação digital das empresas.
Gostou de conhecer um pouco mais sobre machine e deep learning? Cada vez mais essas tecnologias estão presentes no dia a dia das organizações e representam um passo importante no processo de transformação digital. Falando nisso, como anda a transformação digital na sua empresa? Clique aqui e faça um diagnóstico!
