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Como o deep learning pode ajudar as empresas?

O Deep Learning está recebendo muita atenção e por boas razões: está alcançando resultados antes inimagináveis

 

O Deep Learning (DL) ou Aprendizado Profundo é uma técnica de Machine Learning que ensina os computadores a fazerem o que acontece naturalmente com os seres humanos: aprender a partir de um exemplo. O Deep Learning é uma tecnologia essencial por trás dos carros sem motorista, permitindo que eles reconheçam um sinal de parada ou distingam um pedestre de um poste de luz, por exemplo.

É a chave para o controle de voz em dispositivos de consumo, como telefones, tablets, TVs e alto-falantes viva-voz. Ultimamente, o Deep Learning está recebendo muita atenção e por boas razões: está alcançando resultados antes inimagináveis.

Como o Deep Learning atinge resultados tão impressionantes?

Em uma única palavra: precisão. O Deep Learning alcança precisão de reconhecimento em níveis mais altos do que nunca. Isso ajuda os eletrônicos de consumo a atenderem às expectativas dos usuários e é crucial para aplicações críticas de segurança.

Os recentes avanços no DL melhoraram a tal ponto que esse tipo de aprendizagem supera os seres humanos em algumas tarefas, como classificar objetos em imagens.

Como o Deep Learning funciona?

O DL requer grandes quantidades de dados rotulados. Por exemplo, o desenvolvimento de carros sem motorista requer milhões de imagens e milhares de horas de vídeo. Além disso, a tecnologia requer um poder computacional substancial.

Quando combinado com clusters ou Computação em Nuvem, as equipes de desenvolvimento reduzem o tempo de treinamento de uma rede de DL de semanas para horas ou menos.

A maioria dos métodos de Deep Learning usa arquiteturas de redes neurais, e é por isso que os modelos são chamados de redes neurais profundas. O termo profundo geralmente se refere ao número de camadas ocultas na rede neural. As tradicionais contêm apenas 2 a 3 camadas ocultas, enquanto as profundas podem ter até 150.

Qual é a diferença entre Machine Learning e Deep Learning?

O Deep Learning é uma forma especializada de Machine Learning. Um fluxo de trabalho de ML começa com os recursos relevantes sendo extraídos manualmente das imagens. Eles são usados para criar um modelo que categorize os objetos na imagem. Com um fluxo de trabalho de DL, os relevantes são extraídos automaticamente das imagens.

Uma diferença importante é que os algoritmos de Deep Learning escalam com os dados, enquanto o aprendizado superficial converge. O aprendizado superficial refere-se a métodos de Machine Learning que atingem um certo nível de desempenho quando você adiciona mais exemplos e dados de treinamento à rede.

Uma vantagem importante das redes de Deep Learning é que elas frequentemente continuam a melhorar à medida que o tamanho dos seus dados aumenta.

Como o Deep Learning pode ajudar as empresas?

1.Cibersegurança

O Deep Learning também possui vários casos de uso no campo da segurança cibernética. Uma das vantagens que ele tem sobre outras abordagens, como já citamos, é a precisão. Em muitos casos, a melhoria se aproxima de uma taxa de detecção de 99,9%.

O DL pode desempenhar uma série de papéis importantes em uma estratégia de cibersegurança. Os casos de uso incluem a automação da detecção de intrusões com uma taxa de descoberta excepcional. Ele também funciona bem com malware, além de detecção maliciosa de URL e código.

2.Mídia social

O poder do DL também pode ser visto a partir do modo que está sendo usado na tecnologia de mídia social. A rede social de compartilhamento de imagens, Pinterest, por exemplo, inclui uma ferramenta de pesquisa visual que permite ampliar um objeto específico em um "Pino" (ou imagem fixada) e descobrir objetos visualmente semelhantes, cores, padrões e muito mais.

Neste caso, o Deep Learning ensina seu sistema a reconhecer recursos de imagem usando um conjunto de dados ricamente anotado de bilhões de Pins com curadoria dos próprios usuários. Os recursos podem ser usados ​​para calcular uma pontuação de similaridade entre duas imagens e identificar as melhores correspondências.

3.Setor de Serviços Financeiros

Existem muitas oportunidades para aplicar a tecnologia de Deep Learning no setor de serviços financeiros. Uma tarefa importante que o DL pode realizar é a descoberta eletrônica.

Por exemplo, grandes casas de investimento como o JPMorgan Chase estão usando análises de texto baseadas em Deep Learning para detecção de informações privilegiadas e conformidade regulatória do governo.

O Deep Learning está transformando rapidamente muitos setores, incluindo assistência médica, energia, fintech, transporte e muitos outros, para repensar os processos comerciais tradicionais com inteligência digital.

As oportunidades e os recursos são substanciais e é por isso que muitas empresas estão investindo neste recurso para desenvolver seus aplicativos existentes e desenvolver novas soluções.

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