O Deep Learning (DL) é uma subcategoria dentro do Machine Learning (ML), que por sua vez faz parte das inteligências artificiais (IAs).
As IAs procuram simular o cérebro humano, oferecendo a capacidade de gerenciar tarefas sem que precisemos administrá-las. Dentro desta área, encontra-se o Machine Learning, responsável por aperfeiçoar e corrigir os processos de acordo com os dados que trafegam por ele.
E se aprofundando ainda mais no ML, encontramos o Deep Learning. Mas o que este recurso tem de diferente para merecer uma distinção? É o que você vai conferir neste artigo.
Por fazer parte do ML, o Deep Learning acaba recebendo uma função similar. Contudo, seu principal objetivo – como sugere seu nome em inglês: “deep” = profundo” – é se aprofundar no aprendizado por meio dos dados que trafegam pela máquina.
De que forma? Se o ML já faz um reconhecimento de padrões e estipula o que pode ser otimizado, o Deep Learning cumpre a função de interpretar de que maneira essas otimizações podem personalizar os recursos para determinadas situações específicas, além de garantir sua execução perfeita.
Ou seja, esta tecnologia consegue identificar quais linhas de código se adéquam a cada processamento, priorizando o trabalho da máquina apenas naquilo que é interessante para o usuário.
Quando falamos em máquina, não consideramos apenas os computadores físicos, mas todo tipo de serviço, como as plataformas online, por exemplo.
O Deep Learning então compreende uma função mais específica dentro do grande grupo que é a inteligência artificial. Se ela assume a ideia do cérebro humano, o ML seria uma parte dele, logo, o DL assumiria o papel de um neurônio.
A operação do Deep Learning acontece por meio de camadas de processamento. Na primeira camada é onde ocorre a entrada dos dados que vão ser analisados. Já na última, é onde os resultados são exibidos. Nas camadas que ficam entre estes dois extremos acontece toda a atividade analítica do DL.
Neste momento, ocorrem várias montagens de modelos, testes e retestes até que um protótipo com funcionamento perfeito seja liberado. Por isso que a fase de processamento tem mais camadas que as outras.
Quando o modelo à prova de falhas é liberado, ele então é exibido na camada de resultados, pronto para ser executado como uma linha de código aperfeiçoada e personalizada.
O Deep Learning consegue otimizar os processos que o ML já aperfeiçoou, tornando o serviço muito mais funcional para o usuário.
Veja o que o DL pode entregar:
Maior assertividade na experiência do usuário → Como a tecnologia analisa os dados de forma mais profunda, ela consegue criar linhas de código personalizadas que vão executar justamente aquilo que cada usuário deseja.
Processamentos em tempo real → Podemos listar como exemplo os tradutores automáticos. A partir dos dados recebidos, eles conseguem identificar o idioma e traduzi-lo instantaneamente. Tudo isso graças ao processamento em tempo real do DL.
Uso de hardware adequado → Devido à identificação personalizada e otimizada do DL, ele aciona apenas os recursos da máquina que forem necessários à execução do serviço solicitado, excluindo a necessidade de ativar linhas de código excessivas que sobrecarregam, por exemplo, uma placa de vídeo ou memória.
Aumento no potencial de segurança → Se o ML já produzia linhas de códigos específicos para cada eventual brecha, o DL cria um sistema à prova de falhas, identificando até possíveis situações com base no que já foi estudado por ele.
De modo geral, o Deep Learning simula a interpretação dos dados – uma atividade completamente humana – para trazer soluções que uma máquina normalmente não traria. Ele pode, sozinho, gerenciar situações complexas e sofisticadas sem que haja intervenção do homem.
É claro que nenhuma tecnologia funciona sozinha, por isso se torna fundamental encontrar as plataformas mais adequadas para cada tipo de serviço de dados.
O Deep Learning é um recurso tecnológico de alta performance que compõe muitas das ferramentas criadas para dados, contudo não se trata de uma plataforma. Por isso ele funciona mais como um mecanismo que trará aprimoramentos para a funcionalidade do sistema do qual faz parte.
Obviamente ele tem muito a contribuir com a análise de dados. Não é à toa que está presente em muitas tecnologias dedicadas a este segmento.
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