Todo mundo tem comentado como a inteligência artificial e o machine learning (aprendizado de máquina) estão nos salvando. Isso está virando um dogma. As máquinas estão em voga e parecem ser a solução para que vivamos nossas melhores vidas. E, assim que você acha que aprendeu todos esses termos, alguém começa a falar sobre aprendizagem profunda, ou deep learning. Mais um termo para nos confundir. Parece impossível acompanhar a indústria da tecnologia. Eles estão constantemente inovando novos dispositivos e usando técnicas elegantes para melhorar nossas vidas. Obviamente, isso é maravilhoso, mas, por ser uma indústria veloz e elaborada, não conseguimos genuinamente compreender como a tecnologia está melhorando nossas vidas.

Essa frustração pode desmotivar as pessoas a pesquisarem sobre aprendizagem profunda. Precisamos pegar essa frustração para ver como as pessoas são capazes de melhorar drasticamente as máquinas por conta do deep learning. Vamos desviar o olhar das máquinas por um instante e humanizar a tecnologia.

O diferencial do Deep Learning em comparação com o Machine Learning

A primeira vez que ouvi o termo deep learning, pensei que se tratava de um método de estudo para aprender de forma mais eficiente. Bobo, né? Talvez não. Acontece que aprendizagem profunda é basicamente isso. Mas não para nós. Para as máquinas.

Deep learning é definido como um subtipo de machine learning que usa algoritmos de redes neurais. Modelos com aprendizagem profunda podem ir mais fundo que modelos com aprendizado de máquina porque existe um banco de dados muito maior, graças às redes neurais.

Redes neurais são tipo uma simulação do cérebro humano, de modo que tem partes interconectadas para que a máquina possa tomar decisões e fazer previsões como um cérebro humano faria. Redes neurais são o motivo pelo qual conseguimos fazer máquinas aprenderem por conta própria e o porquê alcançamos um método de aprendizagem profunda tão complexo.

Com todas essas camadas de redes neurais, a aprendizagem profunda não se assemelha ao aprendizado de máquina. Ela pode ser mais independente, então ter mais dados significaria que podemos ter algoritmos melhores e modelos maiores, proporcionando mais precisão às máquinas. Diferente do aprendizado de máquina, onde temos que selecionar manualmente as características e um classificador para organizar imagens, a aprendizagem profunda pode fazer isso automaticamente com o recurso de extração.

Então, você deve estar se perguntando por que sequer usar machine learning. É puramente uma questão dos dados que você tem e o que você está tentando resolver.

Com deep learning, você precisa de:

– GPU de alta performance (poder computacional)

– Muitos dados identificados

Se você não possui essas duas coisas, use machine learning para decidir manualmente quais classificadores vão trabalhar com seus dados. Por usar menos dados, o aprendizado de máquina é a abordagem mais rápida. Mas, se você quiser mais precisão e tiver os recursos para apoiar o grande banco de dados necessário para a aprendizagem profunda, então essa seria a escolha ideal.

Onde a aprendizagem profunda está causando impacto significante

1. Carros autônomos sempre pareceram uma ideia futurística de filmes, mas eles quase são uma realidade. Apesar de termos carros autônomos, como o famoso Tesla, ainda não chegamos ao ponto onde os carros sejam totalmente independentes de um ser humano. Com deep learning definitivamente chegaremos lá. Tesla tem sido a empresa a fazer os maiores avanços por conta da sua extraordinária quantidade de dados. Três componentes fundamentais para o piloto automático ser preciso são:

– Visão computacional

– Previsão

– Planejamento de rota

Estes são fatores incrivelmente difíceis de serem dominados por máquinas porque elas dependem de ações humanas na pista e precisariam tomar decisões quase instantâneas, como uma pessoa tomaria. As avançadas conquistas da Tesla com o deep learning permitiram que eles tenham a maior precisão desses três componentes fundamentais que todo carro autônomo precisa.

2. Controle de voz tem sido uma forma de IA usada comumente com Siri e Alexa. Mas e em traduções? Voz para Texto tem sido o método mais procurado por aplicativos de tradução, mas vem ocorrendo muitos problemas nesses aplicativos como latência, traduções robóticas e falhas de comunicação. Atualmente as pessoas tem falado sobre método Voz para Voz.

O app Translatron do Google já usou deep learning para desenvolver a ferramenta de tradução mais natural já vista. O Google usou um modelo de rede neural para construir um modelo sequência-para-sequência. Isso significa que o Translatron pode traduzir voz diretamente de um idioma para outro sem perder as nuances e pequenos detalhes da voz de uma pessoa. Então a tradução fica mais humana.

3. O avanço da pesquisa médica tem sido tremendo graças ao deep learning. Uma área que progrediu muito é a oncologia. Oncologia é uma área da medicina que lida com a prevenção, diagnóstico e tratamento de câncer. Os robustos algoritmos do deep learning já provaram ser mais precisos em diagnosticar câncer que patologistas (cientistas que estudam causas e efeitos de doenças).

Câncer é a segunda maior causa global de morte e é objeto constante de pesquisas. A precisão do diagnóstico do deep learning mudou drasticamente como lidamos com o câncer. Conseguimos fornecer respostas mais rapidamente e ter mais confiança no tratamento dos pacientes. Com a aprendizagem profunda, o futuro da pesquisa de câncer pode alcançar maravilhas e, finalmente, conseguiremos derrotar essa doença.

Como a Jaya usa Deep Learning para melhorar a performance

Acreditamos que a aprendizagem profunda nos deu as ferramentas para proporcionar a melhor experiência possível para nossos clientes. Quando investimos em estratégias de deep learning, estamos investindo em você! Aqui vai um exemplo de como usamos deep learning na Jaya.

Na Jaya, usamos análise de voz para nos conectar com nossos clientes. Fazemos isso interpretando o humor das pessoas nas conversas gravadas para saber como elas estão se sentindo. Isso significa que, com a precisão do deep learning, conseguimos saber a reação dos nossos clientes aos nossos serviços por telefone e conseguimos melhorar nossas interações.

O que Deep Learning realmente significa para o futuro

Quando realmente digerimos as possibilidades que a aprendizagem profunda pode nos proporcionar, rapidamente mudamos a visão que temos da tecnologia. O desenvolvimento do deep learning abriu incontáveis portas para o nosso crescimento. Quanto mais reconhecermos isso, mais conseguiremos prevenir estragos.

O deep learning permitiu que máquinas trabalhem até melhor que humanos. Com isso em mente, precisamos educar as pessoas a se aliarem com a IA, em vez de competir com ela. É inevitável que a inteligência artificial substitua muitos trabalhos. Então, para um futuro sustentável, precisamos entender a IA e treinar as pessoas para trabalharem em áreas que não podem ser executadas por máquinas. Isso nos dará um estilo de vida mais satisfatório.

A pessoa comum gasta 90.000 horas da vida trabalhando. Por que gastar em um trabalho impessoal que uma máquina pode fazer? Quando abraçamos o futuro do deep learning e aprendemos a gerenciá-lo, podemos criar um espaço onde mais pessoas podem ser elas mesmas de forma criativa e individual.