Você já se deu conta que em meio ao avanço da tecnologia, também surge a necessidade de aperfeiçoamento da mesma?
Dentro do contexto da inteligência artificial, esse avanço conhecido como “processo de aprendizagem” faz parte da separação e da especificação de dados com base em exemplos analisados.
Interessante, não é mesmo?
A técnica de aprendizado profundo trata-se de uma tática de análise estatística capaz de categorizar centenas de milhares de dados em diversas dimensões.
Essa tática vem sendo aplicada com sucesso por pesquisadores e já mostrou sua utilidade com análise de imagens e de textos. Essa vantagem tem estimulado muitos outros pesquisadores a também mergulharem seus trabalhos na IA.
O Deep Learning é uma subcategoria do machine learning e faz uso de algoritmos para ensinar uma máquina o que fazer. Esse modelo permite que ela “compreenda” de maneira mais efetiva que uma inteligência artificial comum, sendo capaz de atingir precisão de última geração.
A diferença entre é que, no caso da Machine Learning, se faz uso de dados previamente estruturados e organizados hierarquicamente e manualmente por um especialista humano.
Já no caso do Aprendizado Profundo, essa dependência é anulada, sendo então capaz de fazer previsões com base na extração de recursos feita por meio de processamento de dados não estruturados, de imagens e textos.
Sendo assim, o algoritmo de deep learning é considerado mais independente e versátil, sendo capaz de desempenhar maior precisão.
Para entender um pouco melhor sobre como isso funciona na prática, um bom exemplo de empresa que faz implementação de inteligência artificial é o Google. Além da pesquisa para favorecer seus objetivos e negócios, o Google tem sua base formada de dados e também é responsável por colaborar com a pesquisa sobre IA.
Muitas outras empresas também utilizam da Inteligência Artificial de forma que incorporam o digital ao físico, podendo ser considerada uma IA prática, com melhorias relativas ao cumprimento do aprendizado a partir de dados.
A tecnologia do aprendizado profundo já faz parte das nossas vidas, mesmo que muitas vezes não percebemos, estando presente em assistentes virtuais como Amazon Alexa, Siri da Apple e Google Assistant. Já existem também aplicações na medicina e em carros autônomos, como os da Tesla e da Baidu.
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