Deep Learning: Utilize essa tendência para otimizar seu negócio

Assim como o Machine Learning, o Deep Learning (aprendizagem profunda, termo em português) é uma das tecnologias de Inteligência Artificial e diz respeito a capacidade de aprendizagem da máquina. Porém, enquanto o ML funciona através de camadas lineares (rede neural simples) o DL utiliza técnicas baseadas em redes neurais profundas, ou seja, possui várias camadas.

 O Deep Learning pode agir de maneira intuitiva, ele é capaz generalizar dados parcialmente modificados, resistindo a mudanças. Desta forma, qualquer referência que possua uma estrutura básica de dados, mesmo que em formatos diferentes, pode ser identificada e categorizada pelo DL.

Funcionamento na Prática

O Deep Learning está diretamente ligado a criação de algoritmos que reconheçam diferentes tipos de objetos e se adaptem a variações, para isso é necessário treinamento com uma boa quantidade de dados. O DL pode aprender padrões históricos de dados, feitos anteriormente por um ser humano, reconhecer objetos e fazer previsões de novos padrões.

A Aprendizagem Profunda permite que as máquinas identifiquem diversos tipos de objetos e resolvam problemas complexos, mesmo que eles possuam um conjunto diversificado de dados. Quanto mais profunda for a aprendizagem do algoritmo maior será a capacidade de adaptação a novos cenários.

Assim como o ser humano o algoritmo também pode errar, porém ele pode igualar a precisão de um homem e superá-la.  O Algoritmo melhora a qualidade dos dados e sinaliza quando algum dado precisa de revisão manual, você pode medir os resultados e modificar o nível de confiança subjacente de acordo com a necessidade e qualidade dos dados que serão coletados.

Também como nós, as máquinas ficam mais inteligentes com a experiência, por isso quanto maior for a quantidade de dados utilizados para o aprendizado, maior será a capacidade de identificar padrões. Da mesma forma, é interessante fazer novos treinamentos periodicamente para que o algoritmo possa reaprender padrões.

Automação de Processos

Todo o conhecimento gerado pelo Deep Learning se torna ainda melhor quando aplicado nas tarefas do dia a dia. As bases geradas pela inteligência podem servir como ótimas referências para tomadas de decisões, como também para que sistemas possam aprender a realizar ações reais baseadas no que aprenderam.

Combinado com outras ferramentas você pode utilizar o DL para acelerar operações, reduzir custos e atenuar erros através da automação inteligente. Com isso, a mão de obra humana pode ser poupada de tarefas repetitivas e ser utilizada para atividades que agreguem mais valor ao seu negócio.

Um exemplo disto está na complexidade de uma cadeia de vendas. Cada fabricante, distribuidor, varejista e outras fontes de comercialização nomeiam os produtos de diversas maneiras e emitem relatórios de vendas de formas exclusivas e formatos diferentes, deste modo é desafiador encontrar o produto exato que foi comercializado dentro deste alto número de complexos relatórios. Algumas empresas têm feito essas análises e correções de dados de forma manual, exigindo um alto número de pessoas e volume de trabalho nestes times, o que também facilita o acontecimento de erros.

Neste caso, com o Deep Learning é possível treinar o algoritmo para, a partir de padrões e cruzamento de informações encontrar o produto exato que foi comercializado, de maneira prática e rápida. Outro exemplo neste mesmo ramo está na prevenção de fraudes em compras online, com o uso desta inteligência os sistemas podem aprender a identificar ações que não estão no padrão de uma compra normal de determinado cliente, e desta maneira bloquear a transação.

Otimização de Práticas

Como visto, inteligências como o Deep Learning e Machine Learning podem ser ótimas soluções para otimizar o dia a dia do seu negócio. Automatizando os processos você pode direcionar a expertise de seus funcionários para outras tarefas, o que contribuirá para a redução de custos e de erros manuais, além de acelerar os processos.

O Deep Learning vem sem utilizado para várias finalidades, como:

• Reconhecimento de imagens
• Reconhecimento de emoções através de fotos e comportamentos online
• Qualificar campanhas e anúncios
• Melhorar a experiência dos usuários em pesquisas online.

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