Deep learning é um tema muito relevante quando se trata das tendências da tecnologia para 2020. Os modelos de negócios estão cada vez mais escaláveis e dinâmicos. Isso exige uma gestão consistente e adaptável das inovações tecnológicas que, por sua vez, podem agregar valor inestimável à sua empresa.

Serverless computing, métodos ágeis e IaaS, SaaS e PaaS são bons exemplos de como a transformação digital mudou a economia, o mercado e a sociedade. Explorar um pouco mais as potencialidades da inteligência artificial pode gerar insights relevantes para o seu modelo de negócio.

Ficou interessado no assunto? Então entenda, a seguir, o que é e como utilizar o deep learning na sua empresa. Boa leitura!

O que é deep learning?

Esse conceito descreve um conjunto de tecnologias e sistemas computacionais capazes de criar algoritmos com alto potencial de aprendizado. A ideia é montar rotinas de programação para que os softwares e hardwares consigam detectar padrões em grandes massas de dados e extrair conhecimentos relevantes. Com isso, cria-se uma base de lições aprendidas.

O deep learning é um aprofundamento dos conceitos e bases do machine learning. Para tanto, usam-se as ideias e algoritmos de redes neurais para identificar tendências não óbvias para a análise humana de dados. Rotinas de visão computacional, reconhecimento de fala e processamento de linguagem natural são exemplos dessa técnica.

Os investimentos em TI podem alavancar os resultados do seu negócio. As aplicações de rede neural são temas de projetos de pesquisa desde os anos 60. Esses estudos embasam o aprendizado profundo por meio dos algoritmos computacionais. Os apps Cortana e Deepl são bons exemplos de tecnologia deep learning.

A seguir, entenda mais sobre essa inovação em 4 tópicos:

1. Suporte técnico personalizado

A cultura data driven é uma tendência muito forte tanto nos negócios com base tecnológica quanto nos empreendimentos tradicionais. Extrair conhecimento dos dados gera efetividade e rapidez no atendimento aos clientes. Com isso, consegue-se padronizar os tipos de demandas mais recorrentes em uma empresa.

2. Compreensão do comportamento do cliente

Grandes massas de dados permitem ao gestor de negócios conhecer um pouco mais sobre os padrões de comportamento do seu público-alvo — uma maneira de segmentar o mercado para descobrir qual é o perfil exato da persona que compra da sua empresa.

O deep learning acelera esse processo, pois viabiliza análises de altos volumes de informação em poucas horas e sem sobrecarregar o capital humano.

3. Segurança pública

A tecnologia de sensores deu vida ao conceito de smart cities. Trata-se de uma infraestrutura de TI robusta para lidar com as dinâmicas populacionais de uma cidade. Essa área do conhecimento se baseia nas inovações proporcionadas pela internet das coisas.

Diante desse cenário, torna-se possível aplicar as técnicas de deep learning em demandas recorrentes da segurança pública. Desse modo, cria-se um ambiente hiperconectado que integra e rastreia massas de informações no ecossistema digital.

4. Análises preditivas

O aprendizado de máquina avançado permite encontrar padrões e anomalias em dados complexos e não estruturados. Com isso, torna-se possível prever o comportamento dos seus clientes e detectar os itens do seu portfólio com maior potencial de retorno. A TI no agronegócio é um exemplo interessante de aplicação do deep learning.

Enfim, como você pode perceber, existe uma infinidade de contextos para as ferramentas de deep learning. O grande insight é entender como essas tecnologias exponenciais se aplicam ao cenário da sua empresa.

Muito bem, agora você já conhece um pouco mais sobre inteligência artificial. Gostou do texto? Então confira, a seguir, nosso artigo sobre a linguagem de programação para deep learning Julia.

Categorias: Tecnologia

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