Deep Learning e seus muitos aplicativos

Nos últimos anos, a popularidade e o uso de algoritmos baseados em Deep Learning aumentaram devido à multiplicidade de campos em que é possível aplicá-los e aos bons resultados oferecidos por esta solução.

Para que serve o Deep Learning?

O principal objetivo dos algoritmos de Deep Learning é realizar tarefas que um humano realizaria quase automaticamente, mas que se tornam complexas para uma máquina. Um exemplo seria poder detectar e identificar todos os elementos de uma imagem . Hoje, Deep Learning é considerado o melhor classificador de imagens e representa o estado da arte em Visão Computacional. Esses algoritmos são os mais utilizados atualmente e o principal objeto de pesquisa nessa área.

Em que se baseia o aprendizado profundo e como ele funciona?

Deep Learning é um ramo da Inteligência Artificial baseado no uso de redes neurais artificiais. Essas redes neurais são inspiradas no funcionamento dos neurônios no cérebro humano. Da mesma forma que um neurônio recebe e transmite impulsos elétricos, um neurônio artificial recebe informações que são transformadas e enviadas a outros neurônios adjacentes. Dessa forma, a informação é transformada à medida que é transmitida por todos os neurônios até chegar ao final da rede. Por fim, a rede oferecerá uma saída com os resultados obtidos com base nos dados recebidos como entrada, de como foi treinada e a finalidade para a qual está sendo usada.

É necessário treinar a rede porque ela precisa aprender com os dados fornecidos a você. À medida que uma rede com informações é treinada, ela modifica seus neurônios até conseguir tirar as conclusões corretas, mesmo com dados que não foram fornecidos anteriormente. Por exemplo, se introduzirmos imagens em uma rede indicando quais deles são cães e quais não são, a rede acabará aprendendo a encontrar cães em qualquer nova imagem fornecida. Dessa forma, o Deep Learning pode ser aplicado em vários campos com múltiplos objetivos, desde a leitura de textos manuscritos, até descobrir a idade de uma pessoa a partir de uma imagem.

Em quais aplicativos o Deep Learning é usado?

Atualmente, o Deep Learning é utilizado em um grande número de aplicativos de uso diário, como o tradutor do Google; em assistentes virtuais como Siri, Cortana e Google Assistant, que utilizam algoritmos de Deep Learning para reconhecimento de voz; classificação de e-mails e até mesmo para sistemas de segurança que fazem uso de reconhecimento facial. Outra das áreas onde o Deep Learning é aplicado, é em algo tão complexo como os carros autónomos, que a cada dia estão mais perto de se tornar realidade.

No caso de fábricas, por exemplo, pode ser usado para reconhecer peças novas que não foram introduzidas anteriormente no sistema, pois o algoritmo Deep Learning 'estudou' outras fotos anteriores nas quais foi indicado o que é uma peça e quando uma nova peça foi introduzida no sistema, ela foi reconhecida como tal sem ter que indicá-lo.

Outra aplicação muito importante nas fábricas é o reconhecimento inteligente de defeitos . Uma vez que o sistema tenha sido treinado com diferentes defeitos (forma, tamanho, geometria…), é possível que o sistema reconheça novos defeitos porque aprendeu o que é. É uma aplicação muito interessante devido à variabilidade de defeitos é comum não conseguir categorizar todos no início.

Como estamos vendo, o campo de atuação do Deep Learning é muito amplo, e é na Indústria 4.0, em particular na Visão Computacional, onde estão ocorrendo mais possibilidades e maiores avanços. Esses algoritmos, combinados com a Visão Computacional, permitem realizar tarefas como medir distâncias, prever falhas, detectar objetos ou ler textos. Funções que, até agora, exigiam intervenção humana e para as quais era necessário um grande investimento de tempo, puderam ser automatizadas graças ao Deep Learning.

Estas são apenas algumas das muitas aplicações que o Deep Learning nos oferece hoje, e que serão muitas mais no futuro, pois é um campo que está em plena expansão e é cada vez mais aplicável a mais campos e capaz de resolver problemas mais complexos.

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