O que é a aprendizagem profunda?
A aprendizagem profunda é uma subclasse da aprendizagem automática que é utilizada para definir padrões de dados complexos. Grandes somas de dados são frequentemente compostas por várias camadas de informação. A aprendizagem profunda é um ramo que decifra estes dados em camadas imitando a mente humana. É um tipo de aprendizagem automática que gira em torno de redes e estruturas neurais complexas – e permite-lhe realizar tarefas semelhantes às do cérebro humano.
Em muitas indústrias, os modelos de visão computacional são fundidos com algoritmos de aprendizagem profunda para fornecer um âmbito de desempenho mais elevado. Alguns exemplos incluem as indústrias automóvel, financeira e de cuidados de saúde.
Aplicações e exemplos de aprendizagem profunda
Cada vez mais empresas de vários sectores estão a procurar adotar modelos de aprendizagem profunda para melhorar o seu nível de fluxo de trabalho. E enquanto as empresas individuais estão a incorporar estes modelos digitais nos seus processos de produção, as indústrias de que fazem parte também estão a aplicar estes modelos nas suas operações gerais. Alguns exemplos dessas empresas incluem:
Indústria automóvel
A aprendizagem profunda continua a ter um grande impacto no desempenho da indústria automóvel em geral, com as suas contribuições para sectores como o fabrico de automóveis, a segurança e a funcionalidade geral. Algumas das principais aplicações da aprendizagem profunda nestes sectores são:
Sistemas avançados de assistência ao condutor (ADAS)
Os modelos de aprendizagem profunda são cruciais para a produção destes sistemas. Os sistemas de assistência ao condutor são instalados em veículos autónomos e são alimentados por algoritmos que são treinados para executar funções como travagem de emergência e controlo de cruzeiro adaptativo. A Aprendizagem Profunda treina estes algoritmos através de uma análise detalhada de dados em camadas.
Satisfação do cliente
Uma grande parte da satisfação do cliente na indústria automóvel está intimamente relacionada com as funcionalidades que um carro possui. A Aprendizagem Profunda desempenha um papel no treinamento de recursos como interfaces controladas por voz e preferências individualizadas. Isso é feito por meio da integração da Aprendizagem Profunda e do Processamento de Linguagem Natural (NLP). Esses recursos aumentam a satisfação do cliente e contribuem para aumentar a segurança do usuário ao dirigir o veículo.
Deteção de danos
A deteção de danos é especialmente útil para inspecções digitais de veículos. Depende fortemente da aprendizagem a partir de grandes somas de dados. Assim, a Aprendizagem Profunda ajuda a estudar várias imagens e a analisá-las para categorizar estes dados de acordo com as imperfeições do veículo, o que ajuda a aumentar a eficiência global do processo de inspeção.
Indústria financeira
O sector financeiro é alimentado por dados e é na análise desses dados que reside o âmbito da tecnologia. A aprendizagem profunda está a influenciar o sector financeiro, contribuindo para aplicações que permitem previsões mais precisas, redução de problemas de risco e maior satisfação do cliente. Essas aplicações incluem:
Deteção de fraudes
A aprendizagem profunda é utilizada para estudar grandes quantidades de dados e, assim, treinar algoritmos para detetar anomalias em tempo real. Este sistema é utilizado de forma famosa nesta indústria para evitar qualquer atividade fraudulenta.
Gestão do risco
A gestão dos riscos está intimamente ligada à atividade dos sistemas financeiros. Estes sistemas são treinados pelo Deep Learning para avaliar os dados financeiros e prever a possibilidade de riscos. Estes sistemas criam modelos e múltiplas simulações que fornecem uma previsão digitalmente adequada para a empresa.
Negociação algorítmica
A negociação algorítmica é um conceito que utiliza a Aprendizagem Profunda para estudar dados históricos e, assim, fornecer previsões para o mercado. Estes sistemas são treinados não só para avaliar a situação geral do mercado, mas também para fornecer estratégias que permitam uma negociação eficiente.
Indústria de cuidados de saúde
O sector dos cuidados de saúde está repleto de múltiplas aplicações de aprendizagem profunda. Estas aplicações baseadas em IA melhoram a prática e a investigação médica em geral. Algumas destas aplicações incluem:
Imagiologia médica
Muitos sistemas no sector da saúde consistem em modelos de aprendizagem profunda e são utilizados para realizar tarefas como a imagiologia médica. A aprendizagem profunda é utilizada especificamente para a classificação de doenças e anomalias apresentadas nas informações fornecidas. Utilizando redes neurais convolucionais (CNN), os modelos de aprendizagem profunda são treinados para identificar anomalias como tumores ou outras condições em exames de ressonância magnética e tomografia computorizada.
Análise preditiva e previsão de surtos de doenças
A aprendizagem profunda pode ser utilizada para examinar grandes quantidades de dados históricos e, assim, fornecer previsões e tendências para o futuro. Isto é especialmente útil durante grandes pandemias (como a COVID-19) e pode ser utilizado para gerir as respostas sanitárias em tempos de pânico.
Monitorização e gestão de doentes
Nos grandes hospitais, os modelos de aprendizagem profunda são integrados em sistemas que podem ser usados pelos próprios pacientes. Isto ajuda os hospitais a seguir caraterísticas simples, como sinais vitais e métricas. Este modelo profundo é treinado para identificar quaisquer alterações no padrão regular e, assim, notificar o hospital em tempo real.
Conclusão
Em conclusão, a Aprendizagem Profunda é um componente tecnológico que melhorou o fluxo de trabalho de muitas indústrias. Com sua ampla extensão de aplicações – de sistemas avançados de assistência ao motorista a análises preditivas no setor de saúde – a Aprendizagem Profunda é parte integrante do desenvolvimento de sistemas que imitam a mente humana. Estas aplicações destacam o impacto transformador da aprendizagem profunda na melhoria dos fluxos de trabalho operacionais, da segurança e da funcionalidade geral nestes sectores-chave.
