9 exemplos impressionantes de valor criado por meio de aprendizado profundo e IA

Vivemos na era dos avanços tecnológicos notáveis. A cada dia que passa, a raça humana marca outra caixa em sua lista de verificação. Um que por eras teria parecido inimaginável. O pioneiro dessa busca é o alvorecer da Inteligência Artificial.

Ao longo do tempo, os humanos investiram quantidades extraordinárias de recursos na evolução e aperfeiçoamento da IA. O objetivo é a transformação que produz eficiência ideal para vários setores e aplicações.

Neste artigo, abordamos um desses subconjuntos de IA- Deep Learning. Vamos decodificar o que é aprendizado profundo, como ele funciona e exemplos reais de aprendizado profundo em ação.

• Deep Learning é um sub-ramo do Machine Learning, uma forma de Inteligência Artificial. Sua inovação ajudou a superar as limitações do Machine Learning e tornou a IA aplicável a um conjunto mais amplo de casos de uso. Vamos começar do início e primeiro entender a Inteligência Artificial.

O que é Inteligência Artificial ou IA?

A Inteligência Artificial baseia-se na ideia de que as decisões humanas são computações matemáticas. Isso implica que é possível treinar máquinas com algoritmos e obter as mesmas conclusões que um humano faria.

Evolução da IA

O conceito de um humanóide ou máquina capaz de pensar como o humano existe há séculos. Ele fez aparições na mitologia, lendas e criações fictícias repetidamente. De Talos na mitologia grega a Golem no folclore judaico, os humanos permanecem intrigados com a IA desde tempos imemoriais.

A IA, como disciplina acadêmica, foi fundada em 1956. Foi uma busca de cientistas de diversas áreas para criar um cérebro artificial.

Ao longo dos anos, a IA conquistou líderes de torcida e céticos. Esforços contínuos daqueles comprometidos com a ideia levaram gradualmente a um consenso sobre a utilidade da IA.\

A primeira conquista tão monumental foi o Deep Blue. Foi o primeiro sistema de computador para jogar xadrez produzido pela IBM. Em 11 de maio de 1997, o Deep Blue venceu o atual campeão mundial, Garry Kasparov. Fê-lo através da sua capacidade de processamento de 200 milhões de movimentos por segundo.

IA no século 21

O século 21 veio equipado com sistemas de computador evoluídos, acesso a big data e otimismo em relação à IA. Isso alimentou a aceitação e aplicação massiva de várias ferramentas de IA em todos os setores.

A mania da IA ​​tomou conta dos mercados e conquistou seu lugar nas áreas de ecologia, economia e até produtos de consumo. Desde então, avanços rápidos estão sendo feitos por meio de pesquisa e desenvolvimento.

Prevê-se que o mercado global de hardware, software, serviços e tecnologia de IA cresça de US$ 58,3 bilhões em 2021 para US$ 309,6 bilhões em 2026. Houve um progresso significativo na análise de texto, processamento de imagem e vídeo e até reconhecimento de fala.

As ferramentas baseadas em IA chegaram ao nosso dia-a-dia hoje. Embora reconheçamos alguns como IA, alguns são mais camuflados. Software bancário, mineração de dados e até mesmo o mecanismo de pesquisa do Google estão entre as conquistas notáveis ​​da IA. No entanto, eles geralmente são reduzidos a apenas produtos da ciência da computação em evolução.

O que é Aprendizado de Máquina ou ML?

Machine Learning é um tipo de Inteligência Artificial. Algoritmos de Machine Learning analisam grandes quantidades de dados para detectar padrões. Essa análise capacita os algoritmos para prever resultados com base no comportamento histórico.

Evolução do aprendizado de máquina

Durante anos, o Machine Learning fez parte do programa de treinamento de IA. No entanto, no final da década de 1970, a IA se concentrou em abordagens baseadas em conhecimento e algoritmos abandonados. Isso causou uma ruptura entre as duas disciplinas.

Técnicos e pesquisadores da área se reorganizaram em um campo separado. O foco agora era resolver problemas do dia-a-dia, da vida real.

Aprendizado de máquina no século 21

O surgimento da internet trouxe consigo um acesso mais direto aos dados. Na década de 1990, o ML conseguiu demonstrar sua utilidade para um público mais amplo e florescer.

Desde então, os aplicativos de Machine Learning forneceram soluções para problemas comuns do setor. Análise de dados de vendas, recomendações de produtos e preços dinâmicos ajudaram as empresas a se tornarem mais robustas. O reconhecimento de voz, reconhecimento facial e detecção de fraudes tornaram nossos sistemas mais seguros.

Os algoritmos de aprendizado de máquina estão ao nosso redor com mais frequência do que nunca. Nossos feeds do Facebook, recomendações da Netflix e até previsões de ações são alimentados por Machine Learning por meio de Deep Learning.

O que é Aprendizado Profundo?

Deep Learning é um subconjunto de Machine Learning. Um esforço para replicar a rede neural do cérebro humano forma a base dos algoritmos DL. A evolução do aprendizado profundo permitiu que as máquinas fizessem previsões muito mais complexas do que antes. Também permitiu maior precisão do que nunca.

Como o nome sugere, o Deep Learning é muito mais profundo e multicamadas do que o Machine Learning. Ele derruba o aprendizado linear e se adapta a um processo mais elaborado. À medida que o Deep Learning evolui, o objetivo continua sendo alcançar uma saída precisa e de alto nível por meio de dados brutos de entrada.

O que são redes neurais?

As Redes Neurais são a base sobre a qual os algoritmos de Deep Learning funcionam. Projetado para replicar o funcionamento do cérebro humano, eles formam uma teia de várias camadas.

Os neurônios compõem as muitas camadas de uma rede neural. Esses neurônios interconectados facilitam a transferência de informações. As camadas de uma rede neural podem ser divididas em três tipos.

Camada de entrada

Os dados para entrada são primeiro divididos em pixels. Cada pixel é então atribuído a um neurônio na camada de entrada. Os canais levam essas informações para a próxima camada. Eles também determinam quais neurônios na camada seguinte devem ser ativados.

Camadas ocultas

O processo de análise e transferência através de canais continua através de múltiplas camadas ocultas. Neurônios selecionados são ativados em cada etapa para fornecer a saída correta. O viés (o número atribuído aos neurônios) e o peso dos canais são constantemente ajustados. Eles também diferem entre camadas e algoritmos para determinar a saída recebida.

Camada de saída

Na outra extremidade da web está a camada de saída. Os dados transferidos e analisados ​​entre as camadas de entrada e ocultas se manifestam por meio da camada de saída.

Tipos de Deep Learning

Deep Learning ou Machine Learning pode ser realizado em vários métodos. A rota escolhida determina como o algoritmo analisa os dados, a quantidade de intervenção humana necessária e o resultado final. Existem dois tipos principais em que a aprendizagem pode ocorrer.

Aprendizado Supervisionado (SL)

Neste método, as variáveis ​​são bem rotuladas. Isso significa que a entrada já está marcada com a saída correta. A máquina está em treinamento para mapear os dois juntos.

Como o nome sugere, o aprendizado supervisionado é como um aluno aprendendo sob a supervisão de um professor para chegar às respostas corretas.

Este método funciona muito bem para tarefas mais simples. Você começa criando um conjunto de dados de treinamento bem rotulado. Após o processo de treinamento, você pode realizar um teste de dados. Um subconjunto dos dados de treinamento é a base do teste para julgar se a saída prevista está correta.

[Infográfico: formas de processo rotuladas com nomes, aprendizado, teste, saída]

Os modelos SL funcionam em aplicativos da vida real, como detecção de fraude, filtragem de spam, avaliação de risco ou até algoritmos de mídia social. É o mais comumente usado dos três tipos.

Aprendizado não supervisionado

Ao contrário do Aprendizado Supervisionado, os dados de entrada no Aprendizado Não Supervisionado não são rotulados. Em vez disso, o treinamento ocorre com conjuntos de dados não rotulados. Os padrões são identificados sem prompts especificados. A aprendizagem não supervisionada é semelhante em comparação com a forma como o cérebro humano processa as informações.

A análise da entrada bruta para encontrar semelhanças subjacentes e agrupar os dados com base nelas é o objetivo da Aprendizagem Não Supervisionada.

A ausência de rótulos permite um processamento complexo e intrincado. Ele abre o escopo de que tipo de dados podem ser analisados.

9 Aplicações e Exemplos de Deep Learning com Exemplos

1. Entretenimento

O aprendizado profundo beneficiou o processo de criação, publicação e entrega de mídia de entretenimento. A análise da linguagem corporal humana por meio de câmeras facilitou a modelagem de personagens virtuais. A análise profunda de vídeo tornou o processo de edição, sincronização de áudio e vídeo e transcrições mais rápido. O cinema está sendo revolucionado graças ao Deep Learning.

Serviços de streaming e plataformas de mídia social fazem uso de Deep Learning. Isso os ajuda a oferecer uma experiência mais personalizada ao usuário final. De recomendações a anúncios, o Deep Learning facilita o melhor direcionamento. Netflix, Amazon, YouTube, Facebook incorporam Deep Learning em seus algoritmos.

O entretenimento esportivo também colhe os benefícios do DL. A análise das emoções dos jogadores, a resposta do público, etc., ajudam a escolher os melhores destaques de horas de filmagem. Um ótimo exemplo disso foi o IBM Watson em Wimbledon 2018.

2. Assistentes Virtuais

Atualmente, os assistentes virtuais têm o poder de um humano à sua disposição. Eles podem fazer anotações, realizar ações e até oferecer sugestões ao comando de sua voz.

Nossos assistentes virtuais fazem uso de deep learning para extrair dados de nós. Desde a nossa voz, sotaque, lugares que visitamos, até músicas que amamos, eles sabem tudo. Isso os ajuda a ficar melhores e mais personalizados de acordo com suas necessidades ao longo do tempo.

O aprendizado profundo é a base da Siri, Alexa, Google Assistant e da maioria dos outros assistentes virtuais.

3. Reconhecimento Visual

Os sistemas de reconhecimento visual variam de básicos a multicamadas. Modelos de aprendizado profundo podem identificar e classificar imagens com base em localização, itens e até pessoas.

A análise de imagens para obscenidade em plataformas de mídia social ajuda a criar um ambiente mais seguro para todos. O reconhecimento visual ajuda a acessar as imagens certas das vastas bibliotecas dos mecanismos de pesquisa. Ele também classifica as imagens em sua galeria para que você possa encontrar o que precisa rapidamente.

O reconhecimento facial é usado em aplicativos de segurança há anos. Os smartphones também agora desbloqueiam o reconhecimento de seu rosto. Essas revoluções são todas graças ao Deep Learning.

4. Saúde

O setor de saúde é o principal exemplo da contribuição do Deep Learning para melhorar a vida das pessoas. Ao longo dos anos, os sistemas baseados em GPU facilitaram o trabalho dos profissionais de saúde. Eles também contribuíram para um diagnóstico eficiente, tratamento padronizado e melhor desempenho geral.

O aprendizado profundo capacitou os sistemas de saúde para,

• Resolver a falta de trabalhadores de qualidade
• Realizar diagnóstico preciso em estágio inicial
• Oferecer melhores relatórios de patologia
• Prever surtos ou epidemias
• Padronizar via de tratamento
• Desenvolver novos medicamentos e vacinas

Embora muitas vezes recebido com ceticismo, o Deep Learning é cada vez mais usado para fins de pesquisa. Muitos gigantes da saúde também estão adotando modelos de Deep Learning para oferecer tratamento mais rápido e melhor e reduzir custos.

5. Processamento de Linguagem Natural (PNL)

A análise de texto ou fala e sua compreensão para oferecer a saída correta é o Processamento de Linguagem Natural ou PNL.

As complexidades e nuances da linguagem humana são infinitas. Portanto, sistemas como o Deep Learning, que aprendem e melhoram à medida que avançam, têm vantagem.

A PNL está sendo aceita no resumo de material de leitura de formato longo, como documentos legais. Eles também ajudam a classificar o texto, analisar o sentimento e responder a perguntas.

As ferramentas de atendimento ao cliente e bate-papo de experiência também encontraram um excelente uso para a PNL. A capacidade de entender complexidades e até mesmo criar frases de forma independente permite que os bots funcionem com excelente eficiência.

6. Detecção de Fraude

O setor bancário e financeiro não é estranho a transações fraudulentas e golpistas. A adoção de sistemas de segurança baseados em Deep Learning ajudou a adicionar uma camada extra de proteção.

Os modelos identificam padrões nas transações dos clientes, acompanham as pontuações de crédito e acionam o alarme ao ver uma atividade anômala. Tais implementações ajudaram a fraudes de cartão de crédito e economizaram dinheiro em recuperação e seguro.

7. Tradução de idiomas

À medida que o mundo fica menor, aumenta a necessidade de poder traduzir informações. O Deep Learning permitiu que o software identificasse letras e as traduzisse para o idioma pretendido.

Atualmente, as traduções automáticas de máquina podem ser feitas de duas maneiras: tradução automática de texto e tradução de imagem.

Essas ferramentas são úteis não apenas para fins comerciais globais, mas também para a vida cotidiana. Se você é um turista ou deseja realizar um gesto especial para seu amigo no exterior, o idioma não é mais uma barreira. Isso tudo graças a aplicativos como Google Translate, Google Lens, etc., que incorporam Deep Learning para preencher lacunas.

8. Restauração de Pixel

Durante anos, a qualidade da câmera em smartphones e sistemas de segurança permaneceram problemáticos. Em muitos casos, ainda o faz. O zoom em vídeos para identificar pessoas geralmente é prejudicado pela resolução limitada.

A Pixel Recursive Super Resolution, uma rede DL treinada por pesquisadores do Google Brain em 2017, encontrou uma solução. A rede conseguiu capturar imagens de rostos em baixa resolução e aprimorá-las. O aprimoramento foi significativo o suficiente para destacar características proeminentes e permitir a identificação.

As aplicações de aprimoramento de imagem por meio de aprendizado profundo são muitas. Mas o mais importante é que eles podem ser usados ​​por departamentos de polícia e policiais para sobrecarregar os sistemas de justiça.

9. Carros autônomos

Uma ideia que antes só aparecia em sonhos fantásticos, os carros autônomos agora são mais uma realidade do que nunca. O que alimenta esse feito espetacular que os humanos estão tão perto de aperfeiçoar? Você adivinhou, Deep Learning.

Uma rede multicamadas de algoritmos de Deep Learning dá vida aos carros autônomos. Carros autônomos podem identificar sinalização e caminhos, manobrar no trânsito e até mesmo acomodar elementos em tempo real, como bloqueios de estradas.

Isso é possível por meio de dados de câmeras, sensores e mapeamento geográfico. A pesquisa continua a aprimorar nossos modelos de Deep Learning para aperfeiçoar veículos autônomos.

Carros autônomos estão preparados para resolver muitos desafios humanos diários. Eles podem ser usados ​​para transporte diário, bem como entregas comerciais, entre muitos casos de uso.

Resposta do mercado ao aprendizado profundo

Em sua concepção, o Deep Learning se propôs a resolver problemas da vida real por meio de suas soluções. Seria um eufemismo dizer que conseguiu atingir seu objetivo.

A cada dia que passa, a aceitação e a adoção do Deep Learning atingem novos setores. Vejamos alguns fatores críticos do mercado que dão uma visão do futuro promissor da EAD.

• Para o período previsto de 2020 a 2025, o mercado Deep Learning deverá registrar um CAGR de 42,56%
• A partir de 2019, a América do Norte detinha a maior participação no mercado DL.
• A sub-região da Oceania e o Indo-Pacífico apresentam a maior taxa de crescimento para o mercado de Deep Learning
• Participantes significativos incluem Facebook Inc., Google LLC, Microsoft Corporation, IBM Corporation e Amazon Web Services Inc.

Limitações do Deep Learning

Dada a força revolucionária que o Deep Learning é, pode parecer injusto apontar suas limitações. No entanto, é essencial olhar para as limitações apenas como limitações. Eles significam nada mais do que espaço para melhoria e crescimento.

Vejamos algumas das limitações atuais do Deep Learning como o conhecemos.

1. Necessidade de enormes quantidades de dados

A eficiência de qualquer modelo de Deep Learning depende da quantidade e qualidade dos dados de treinamento. Sem surpresa, quantidades tão grandes de dados não são acessíveis a todos.

Essa alta dependência de sistemas de aprendizado profundo na abundância de dados representa uma limitação. Também leva a eventos infelizes, como quando este software da polícia britânica não conseguiu distinguir dunas de nus.

2. Incapacidade de entender o contexto

Outra deficiência do Deep Learning é sua incapacidade de se adaptar a contextos em mudança.

Por exemplo, um modelo de Deep Learning treinado para jogar um jogo pode vencer o atual campeão humano. No entanto, oferecer outro jogo e o mesmo conjunto de instruções do modelo não garantem a vitória.

A necessidade de retreinar modelos de Deep Learning a cada mudança de contexto pode ser vista como uma limitação em tempos de crescimento rápido.

Pesquisadores e cientistas têm se esforçado para apontar outras limitações do Deep Learning. Enquanto alguns derivam do ceticismo direto, alguns são críticas construtivas genuínas. Avanços constantes estão sendo feitos para melhorar o Deep Learning e sua eficácia.

Conclusão

O Deep Learning já faz parte integrante do nosso dia-a-dia e dos serviços que utilizamos. O futuro também parece ter uma aceitação e adoção mais amplas do Deep Learning. Sua utilidade em várias áreas e indústrias mostra o potencial dos modelos DL.

As previsões mostram um crescimento fenomenal para o mercado de Deep Learning nos próximos anos. É um bom momento para as empresas mergulharem no mundo de IA e DL. Também é uma imagem esperançosa para empresas e indústrias que se beneficiarão do Deep Learning.