Aprendizado profundo: várias camadas de aprendizado de máquina

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  Previsão de Quantumrun
• 9 de Setembro de 2022

Resumo do insight

O aprendizado profundo (DL), um tipo de aprendizado de máquina (ML), aprimora os aplicativos de inteligência artificial (IA), aprendendo a partir de dados de maneira semelhante à função do cérebro humano. Ele é utilizado em vários campos, desde o aprimoramento de veículos autônomos e diagnósticos de saúde até a alimentação de chatbots e melhoria de medidas de segurança cibernética. A capacidade da tecnologia para lidar com tarefas complexas, analisar vastos conjuntos de dados e fazer previsões informadas está a moldar as indústrias e a suscitar debates éticos, especialmente em torno da utilização de dados e da privacidade.

Contexto de aprendizagem profunda

O aprendizado profundo é uma forma de ML que é a base para muitas aplicações de IA. DL pode ajudar nas tarefas de classificação diretamente de imagens, texto ou som. Ele pode realizar análises de dados e interface de dispositivos, auxiliar robôs autônomos e carros autônomos e executar exploração científica. A DL pode ajudar a identificar padrões e tendências e produzir previsões mais precisas. Essa tecnologia também pode interagir com dispositivos tecnológicos, como smartphones e dispositivos de Internet das Coisas (IoT). 

DL usa redes neurais artificiais para auxiliar em tarefas semelhantes ao processamento de linguagem natural (PNL) ou visão computacional e reconhecimento de fala. As redes neurais também podem fornecer recomendações de conteúdo semelhantes às encontradas em motores de busca e sites de comércio eletrônico. 

Existem quatro abordagens principais para aprendizagem profunda:

• Aprendizagem supervisionada (dados rotulados).
• Aprendizagem semissupervisionada (conjuntos de dados semi-rotulados).
• Aprendizagem não supervisionada (sem necessidade de rótulos).
• Aprendizagem por reforço (algoritmos interagem com o ambiente, não apenas com os dados de amostra).

Nessas quatro abordagens, o aprendizado profundo emprega redes neurais em vários níveis para aprender iterativamente a partir dos dados, o que é benéfico ao procurar padrões em informações não estruturadas. 

As redes neurais na aprendizagem profunda imitam a forma como o cérebro humano está estruturado, com vários neurônios e nós conectando e compartilhando informações. No aprendizado profundo, quanto mais complexo o problema, mais camadas ocultas haverá no modelo. Essa forma de ML pode extrair recursos de alto nível de grandes quantidades de dados brutos (big data). 

A DL pode ajudar em situações em que o problema é muito complexo para o raciocínio humano (por exemplo, análise de sentimento, cálculo de classificações de páginas da web) ou questões que exigem soluções detalhadas (por exemplo, personalização, biometria). 

Impacto disruptivo

O deep learning é uma ferramenta poderosa para organizações que desejam usar dados para tomar decisões mais informadas. Por exemplo, as redes neurais podem melhorar os diagnósticos na área da saúde, estudando extensas bases de dados de doenças existentes e seus tratamentos, melhorando a gestão e os resultados dos cuidados aos pacientes. Outras aplicações empresariais incluem visão computacional, traduções de idiomas, reconhecimento óptico de caracteres e interfaces de usuário (UI) conversacionais, como chatbots e assistentes virtuais.

A adoção generalizada da transformação digital e da migração para a nuvem pelas organizações apresenta novos desafios de segurança cibernética, onde as tecnologias de EAD podem desempenhar um papel crucial na identificação e mitigação de potenciais ameaças. À medida que as empresas adotam cada vez mais estratégias híbridas e de múltiplas nuvens para atingir os seus objetivos digitais, a complexidade dos ativos de TI, abrangendo os ativos coletivos de tecnologia da informação de organizações ou indivíduos, aumentou significativamente. Essa complexidade crescente exige soluções avançadas para gerenciar, proteger e otimizar com eficiência esses diversos e complexos ambientes de TI.

O crescimento das áreas de TI e o desenvolvimento organizacional contínuo proporcionam a agilidade e a relação custo-benefício necessárias para permanecer competitivo, mas também criam um back-end mais difícil de gerenciar e proteger com eficácia. A DL pode ajudar a identificar padrões anormais ou erráticos que podem ser um sinal de tentativas de hacking. Esse recurso pode proteger infraestruturas críticas contra infiltrações.

Implicações da aprendizagem profunda

Implicações mais amplas da EAD podem incluir: 

• Veículos autônomos que usam aprendizado profundo para responder melhor às condições ambientais, melhorar a precisão, a segurança e a eficiência.
• Debates éticos sobre como os dados biométricos (por exemplo, características faciais, estruturas oculares, ADN, padrões de impressões digitais) são recolhidos e armazenados pelas Big Tech.
• Melhoria das interações naturais entre humanos e máquinas (por exemplo, utilização de dispositivos inteligentes e wearables).
• Empresas de segurança cibernética que utilizam aprendizagem profunda para identificar pontos fracos em infraestruturas de TI.
• Empresas que aplicam uma ampla gama de análises preditivas para melhorar produtos e serviços e oferecer soluções hiperpersonalizadas aos clientes.
• Os governos processam bases de dados públicas para optimizar a prestação de serviços públicos, especialmente entre jurisdições municipais.

Questões a considerar

• De que outra forma a aprendizagem profunda pode ajudar as empresas e os governos a agir de forma proativa em diferentes situações?
• Quais são os outros riscos ou benefícios potenciais do uso do aprendizado profundo?