Um dos maiores desafios em aplicações de Inteligência Artificial era o poder computacional e o trabalho com dados não estruturados como, por exemplo, visão computacional. Com o aumento no volume de dados estruturados e não-estruturados, iniciou-se o desenvolvimento de soluções fundamentadas em Deep Learning ou aprendizagem profunda, termo em português, que corresponde, essencialmente, a redes neurais profundas. Elas permitem a captura e exploração de dados não estruturados, tais como: imagens, vídeos, sons, etc.

Uma rede neural profunda pode reconhecer padrões escondidos e fazer correlações em dados brutos, aprendendo e melhorando continuamente. Elas seguem o mesmo princípio de compartilhamento de informações que os neurônios biológicos. As arquiteturas de Deep Learning levam redes neurais simples a outro patamar, através de números maiores de camadas ocultas, formando redes neurais profundas que possibilitam o treino para que as máquinas executem tarefas humanas com precisão, aprendendo de forma autônoma a reconhecer padrões em muitas camadas de processamento.

Redes neurais 

Pensando no funcionamento dos neurônios biológicos, cientistas desenvolveram os neurônios artificiais para formar as redes neurais. Cada neurônio artificial também possui receptores de entrada responsáveis por perceberem determinados tipos de sinais. Dispõem de um corpo de processadores, responsável por um sistema de feedback que modifica sua própria programação dependendo dos dados de entrada e saída, além de conter uma saída binária para apresentar a resposta “sim” ou “não” de acordo com o resultado do processamento. 

Um neurônio artificial pode realizar apenas um único processamento. Cada entrada recebe um tipo de informação, porém por possuir duas ou mais entradas, ele pode perceber diferentes sinais. Contudo, ligar neurônios similares em uma rede, faz com que o sistema possa processar melhor as informações e oferecer mais resultados. 

Perceptron 

É umas das arquiteturas mais simples de redes neurais e lida com um único neurônio, utilizando padrões lineares para obtenção dos resultados. Cada entrada está conectada a um peso sináptico. O valor de cada neurônio de saída é linear, por conta disso, a arquitetura de um Perceptron é incapaz de aprender padrões complexos. Este modelo já não é muito utilizado, pois existem outras arquiteturas mais eficientes. 

Multi-Layer Perceptron 

A Multi-Layer Perceptron (MLP) parte do mesmo principio da Perceptron, porém mais desenvolvida e com maior número de neurônios. Elas surgem com o intuito de lidar com os problemas não linearmente separáveis, adicionando camadas de neurônio ocultas ao modelo. 

A complexidade de uma rede MLP se dá pela quantidade de camadas ocultas que houver e a quantidade de neurônios que essas camadas possuírem. Elas são concebidas de três características importantes: 

Input Layer (camada de entrada): Fornecem os elementos iniciais da rede. 

Hidden Layer (camada oculta): Responsável pelo processamento dos dados, não tem contato com o mundo externo. A função dos neurônios ocultos é intervir entre a camada de entrada e saída. Através de uma ou mais camadas de neurônios ocultos, a rede se torna capaz de extrair estatísticas mais elaboradas. 

Output Layer (camada de saída): Valor final.  

Como estão sendo utilizadas no mercado 

Através de aplicações de Deep Learning, que são habilitadas por redes neurais profundas, diversas indústrias e linhas de negócio estão implementando esta inteligência estrategicamente. No setor da saúde diversas organizações estão utilizando as redes neurais para obter diagnósticos preditivos, produzir imagens biomédicas e melhorar o monitoramento. Já as organizações públicas têm utilizado aplicações de Deep Learning para oferecer segurança e apoio inteligente a população. 

As redes neurais profundas também estão sendo utilizadas em bancos, manufaturas, redes sociais, e mais uma diversidade enorme de negócios. Mas um dos setores que estão se beneficiando grandemente com estas soluções é o de varejo. Além de auxiliar na compreensão do comportamento do cliente, melhorar o atendimento e realizar análises de desempenho, as soluções de Deep Learning também podem otimizar a análise e correção de dados obtidos através de uma cadeia de vendas. O processo de identificação do cadastro de produtos vendidos, integração de informações de parceiros e fornecedores é bastante complexo se feito de forma manual. Desta maneira, é possível utilizar aprendizagem profunda para automatizar o mapeamento e consolidação dessas informações, vindas de fontes diversas e distintas.

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