4 aplicações de deep learning para seus projetos

4 aplicações de deep learning para seus projetos

3 minutos de leitura


Os avanços tecnológicos vêm aperfeiçoando cada vez mais os processos dentro das empresas dos mais variados portes e segmentos.

Nesse contexto, temos o Deep Learning, uma ferramenta do Machine Learning em que o objetivo é ensinar computadores a realizar tarefas extremamente complexas e pesadas. Coisas que antes eram consideradas essencialmente “humanas”. 

As aplicações para o Deep Learning dentro das mais variadas indústrias são virtualmente ilimitadas, sendo possível treinar máquinas para fazer reconhecimento de fala e imagens, fazer previsões do mercado financeiro, analisar exames médicos e muito mais.

Neste artigo, vamos te mostrar a importância do Deep Learning para seus projetos e como isso pode ser uma ferramenta poderosa. Confira alguns tópicos apresentados:

  • Entendendo o Deep Learning e sua importância 
  • 4 aplicações de Deep Learning para seus projetos

Acompanhe a leitura!

 

Entendendo o Deep Learning e sua importância!

O Deep Learning (ou aprendizado profundo) faz parte da área de Machine Learning (ou aprendizado de máquina) que, por sua vez, faz parte de um ramo da ciência da computação, que é chamado de Inteligência Artificial.

aplicações de deep learning para seus projetos

O ponto mais importante do Deep Learning é que ele se caracteriza por tentar replicar a forma como o cérebro humano colhe informações e as aprende com erros e acertos. São os cientistas buscando trazer análises mais profundas e complexas para situações que exigem análises igualmente complexas. 

Mas por que a aplicação de Deep Learning é tão importante para os negócios? A resposta é simples: aprimorar as aplicações para casos mais trabalhosos e complexos.

Com o deep learning, os computadores conseguem compreender, classificar, reconhecer e detectar dados e informações, devolvendo respostas que antes eram inimagináveis de se obter. Assim, ele reconhece falas, classifica imagens, detecta objetos e descreve conteúdos. Tudo isso de maneira automática.

Essa tecnologia possibilita a melhora do desempenho de negócios, inovações na saúde, comércio, e, é claro, na indústria. 

 

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4 aplicações de Deep Learning para seus projetos

Desde que foi criado, o Deep Learning vem se desenvolvendo e ganhando espaço em diversos projetos. Separamos 4 das diversas aplicações em que essa ferramenta se mostra importante:

 

1. Reconhecimento Facial

Por meio dessa tecnologia, é possível identificar ou verificar a placa de um veículo ou mesmo pessoas, a partir de um vídeo ou imagem. O Deep Learning permite comparar milhares de características faciais a partir de um banco de dados.

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Na maioria das vezes – mas nem sempre – a aplicação de reconhecimento facial está relacionado a ações de segurança, como o desbloqueio de dispositivos móveis, identificação de suspeitos ou a validação para permitir acesso a alguns locais.

Esses são apenas alguns exemplos em que a leitura facial é utilizada, mas o raio de aplicações é inimaginável.

 

2. Reconhecimento de fala

Muito provavelmente você já deve ter interagido com algum assistente virtual como a Siri, da Apple; o Alexa, da Amazon; o Google Assistant, entre outros.

Essas tecnologias também têm um pé no Deep Learning, baseando-se nas análises e processamentos complexos para permitir que os assistentes executem tarefas e serviços a partir de comandos verbais. 

O agente virtual é treinado para interpretar a fala humana e quanto mais conversamos com ele, mais dados eles absorvem e “aprendem”. Assim, eles conseguem mapear o comportamento e interesse dos usuários, facilitando a interação.

 

3. Carros autônomos

Uma das tecnologias que estarão no mercado em um futuro próximo são os carros autônomos.

Com o Deep Learning, esses veículos recebem sinais de sensores e de sistemas de controle para estudar o ambiente. Dessa forma, conseguem detectar objetos e pessoas para determinar quais são as ações mais seguras e confiáveis no trânsito. 

Já no caso dos mecanismos de navegação, recursos de Deep Learning podem aprender como aquele condutor gosta de guiar o veículo, e com isso traçar a melhor rota que gere maior comodidade, segurança e até mesmo economia de combustível.  

 

4. Setor de saúde

Por último – mas não menos importante – o Deep learning tem um papel muito importante na área da saúde.

A tecnologia vem sendo usada para fazer diagnósticos mais exatos de doenças, previsões sobre a saúde das pessoas e quais os melhores tratamentos para determinadas doenças. 

O Deep Learning é uma ferramenta que, por meio dos algoritmos de redes neurais multicamadas, permite a análise de exames de imagem e a leitura de resultados de ressonâncias magnéticas ou de tomografias computadorizadas, por exemplo.

aplicações de deep learning

Em conclusão, podemos afirmar que a aplicação de Deep Learning em negócios acelera e aperfeiçoa os processos. Com a aprendizagem das máquinas é possível desenvolver projetos de diversas áreas, com mais eficiência, rapidez, economia e simplificação, resultando em mais lucratividade. 

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