‘Deep learning’: o que é e como funciona a aprendizagem profunda

O deep learning ou aprendizagem profunda se consolidou como uma das tecnologias mais influentes dos últimos anos. Presente em aplicações cotidianas como os assistentes virtuais, reconhecimento facial ou tradução automática, também está transformando setores como o da logística, saúde, automotivo e finanças. Graças à sua capacidade de processar grandes volumes de dados e aprender de forma autônoma, o deep learning permite que as empresas automatizem processos, melhorem a tomada de decisão e descubram padrões ocultos. Seu potencial continua crescendo, impulsionando a inovação e gerando novas oportunidades em inúmeros campos.

Nesta postagem exploraremos o que é o deep learning, como funciona e quais são seus principais benefícios e aplicações.

O que é o ‘deep learning’?

O deep learning, conhecido em português como aprendizagem profunda, é uma disciplina da inteligência artificial e do machine learning que se baseia em redes neurais artificiais com inúmeras camadas. Estas imitam o funcionamento do cérebro humano para identificar padrões, classificar informações e tomar decisões.

Segundo a publicação de referência Deep Learning (MIT Press), “a aprendizagem profunda é uma forma de aprendizado que permite aos computadores aprender da experiência e compreender o mundo através de uma hierarquia de conceitos”. Segundo os autores Goodfellow, Bengio e Courville, “como a máquina aprende a partir da experiência, não é necessário que uma pessoa programe de modo explícito todo o conhecimento que o sistema precisa. Essa hierarquia de conceitos lhe proporciona a capacidade de aprender ideias complexas construindo-as a partir de outras mais simples; um gráfico dessas hierarquias teria muitas camadas de profundidade”.

O deep learning e o machine learning muitas vezes são confundidos porque, em ambas as disciplinas, as máquinas aprendem a partir de dados. No entanto, a aprendizagem profunda se caracteriza por sua capacidade de trabalhar com grandes volumes de dados não estruturados (imagens, vídeos, áudio, texto) e sem tanta necessidade de programação explícita. Ou seja, ao utilizar redes neurais profundas, o sistema é capaz de aprender da experiência e melhorar seu desempenho progressivamente.

O mercado global da aprendizagem profunda está em plena expansão. A consultora Grand View Research estima que escalará até 526,7 bilhões USD em 2030, com uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 31,8%.

Como funciona o ‘deep learning’?

O deep learning funciona através de redes neurais profundas, ou seja, modelos compostos por várias camadas que processam as informações passo a passo. Cada camada recebe os dados, os transforma e os passa para a próxima camada, como se fossem filtros que vão refinando o resultado até obter uma interpretação cada vez mais precisa. As camadas são organizadas da seguinte forma:

• Camada de entrada. Recebe os dados iniciais e os prepara para o processamento.
• Camadas ocultas. Realizam transformações complexas sobre os dados, detectando padrões e características relevantes.
• Camada de saída. Produz o resultado final ou a predição do modelo.

As redes utilizam grandes quantidades de dados e muita capacidade de cálculo, que normalmente é conseguida graças a chips GPU (Graphics Processing Unit) e processadores avançados desenvolvidos para trabalhar com operações paralelas. Quanto maior for a qualidade dos dados e a potência de cálculo, mais exatas e úteis serão as previsões do sistema.

Uma dificuldade comum na aprendizagem profunda é o sobreajuste (overfitting), que ocorre quando o modelo é demasiadamente ajustado aos dados de treinamento e falha ao enfrentar a nova informação. Para reduzir esse problema, são aplicadas diferentes técnicas, como regularização, dropout ou validação cruzada, que permitem equilibrar a aprendizagem e assegurar que o sistema funcione adequadamente em situações reais.

Benefícios do ‘deep learning’

O deep learning fornece uma série de vantagens que explicam por que cada vez mais empresas optam por essa tecnologia:

• Maior precisão. Ao trabalhar com grandes volumes de dados não estruturados (como imagens, áudio o texto), consegue resultados mais exatos do que outros métodos de análise.
• Aprendizagem autônoma. O sistema melhora seu desempenho de forma contínua sem necessidade de ser reprogramado a cada etapa.
• Versatilidade. Adapta-se a inúmeros ambientes, desde logística até saúde ou comércio eletrônico.
• Escalabilidade. Quantos mais dados receber, mais confiável se torna, sendo ideal para empresas em expansão.
• Redução de erros humanos. Automatiza processos complexos que exigem rapidez e exatidão.

Em conjunto, essas vantagens tornam o deep learning uma ferramenta essencial para inovar, otimizar operações logísticas e empresariais, e tomar decisões baseadas em dados de modo mais eficiente.

Tipos de ‘deep learning’

Existem diferentes abordagens de deep learning dependendo do tipo de problema que se deseja resolver. Os mais relevantes são:

• Redes neurais convolucionais (CNN). Muito utilizadas na análise de imagens e vídeos. São capazes de identificar objetos, rostos ou até mesmo defeitos em uma linha de produção.
• Redes neurais recorrentes (RNN). Desenvolvidas para trabalhar com dados sequenciais, como textos, áudio ou séries temporais. São aplicadas, por exemplo, em tradução automática ou em previsões de demanda.
• Redes adversárias generativas (GAN). Compostas por dois modelos que “competem” entre si para gerar novo conteúdo. São utilizadas na criação de imagens sintéticas, música ou simulações.
• Transformers. Uma evolução das RNN que sobressai no processamento da linguagem natural. Estão por trás dos sistemas de chatbots e dos assistentes virtuais mais avançados.

Cada tipo de rede oferece capacidades diferentes e se adapta a um campo específico, o que torna o deep learning uma tecnologia muito flexível e com aplicações em constante expansão.

Aplicações do ‘deep learning’: da saúde à logística

O deep learning já faz parte de muitas soluções que usamos em nosso dia a dia, e seu potencial continua crescendo em diferentes setores:

• Saúde. Análise de imagens médicas para a detecção precoce de doenças, apoio em diagnósticos, descoberta de novos fármacos e desenvolvimento de tratamentos mais personalizados.
• Automobilístico e de autopeças. Base tecnológica dos veículos autônomos e dos sistemas avançados de assistência ao motorista (ADAS), que interpretam o ambiente em tempo real para tomar decisões relativas à segurança viária.
• Varejo e e-commerce. Sistemas de recomendação que analisam o comportamento do cliente para oferecer produtos sob medida e melhorar a experiência de compra.
• Segurança. Reconhecimento facial, detecção de padrões em vídeos e vigilância inteligente em espaços públicos e privados.
• Logística. Otimização de rotas de transporte, análise preditiva da demanda ou gerenciamento inteligente de armazéns. A digitalização da cadeia de suprimentos (por exemplo, através de um sistema de gerenciamento de armazém) e sua automação (com robôs AMR ou Pallet Shuttle Automático 3D) são fundamentais para coletar dados de qualidade que possam ser utilizados em deep learning. Esse uso permite reduzir custos e potencializar a eficiência na cadeia de suprimentos.

Além dessas aplicações consolidadas, o deep learning abre novas oportunidades em áreas como pesquisa científica, previsão do clima e seus fenômenos extremos, biotecnologia e desenvolvimento de materiais inovadores.

‘Deep learning’, oportunidades e perspectivas

O deep learning tornou-se um motor de inovação em inúmeros setores graças à sua capacidade para aprender de grandes volumes de dados e melhorar seu desempenho de forma autônoma. Da logística à saúde, do automotivo à biomedicina, suas aplicações permitem automatizar processos, aumentar a precisão e gerar novas possibilidades de negócio.

Compreender o que é a aprendizagem profunda, como funciona e em quais âmbitos pode ser aplicada é essencial para as empresas que pretendem ser mais competitivas em um ambiente cada vez mais digitalizado. Estamos diante de uma tecnologia que continuará evoluindo e que, sem dúvida, marcará o futuro da inteligência artificial.