Deep Learning, não é um termo recente, mas faz pouco tempo que está sendo desenvolvido e utilizado de forma eficiente.
Este conceito está gerando avanços na inteligência artificial que estão mudando nosso mundo.
A definição desse termo pode ser entendio como aprendizagem profunda e está totalmente liga a AI (inteligência artificial) e relacionada à capacidade das máquinas de pensarem como seres humanos – de terem o poder de aprender, raciocinar, perceber, deliberar e decidir de forma racional e inteligente. Em 1956, John McCarthy, um professor universitário, criou o termo para descrever um mundo em que as máquinas poderiam “resolver certos tipos de problemas que hoje só podem ser solucionado por humanos.”
Esta é uma ação que tenho certeza que não é apenas um movimento, e sim uma progressão de tecnologia.
Independente de os modelos teóricos sobre a AI existirem há muito tempo, a computação ainda precisavam de três coisas para se desenvolver, de fato, da computação simples para a IA real:
- Modelos de dados para classificar, processar e analisar os dados de forma inteligente.
- Acesso a grande quantidade de dados não processados para alimentar os modelos, para que continuem a se aprimorar.
- Computação de grande potência com custo acessível para que seja possível o processamento rápido e eficiente.
Hoje já podemos ver os carros autônomos , que dirigem sozinho. Sim eles utilizam deste conceito.
Você já parou para pensar que, diferente de nós, seres humanos comuns, ele pode enxergar em 360°, reconhecer obstáculos com maior agilidade e analisar situações perigosas de maneira bem mais rápida quando comparado a um motorista? Isso além de receber alertas e notificações online em tempo real para ajudar na condução.
Mas ai você pode querer abordar sobre segurança e outros aspectos sobre a tecnologia sem-fio, que é assunto para outro tópico.
Como você pode supor, um veículo controlado automaticamente não enfrentará possíveis obstáculos — cansaço, distração, irritabilidade, imprudência ou consumo de bebidas alcoólicas — durante a direção veicular, como um condutor ao volante, o que torna mais seguro neste aspecto.
Saúde
O aprendizado profundo, no entanto, atualmente se destaca no reconhecimento de imagem e pode executar esta tarefa mais rápido do que os humanos. Ao mostrar um programa de milhões, até bilhões, de imagens digitalizadas e como elas se correlacionam com o diagnóstico médico, a aprendizagem profunda pode tirar o ser humano do trato, trazendo o médico de volta para elaborar um plano de tratamento.
No futuro, mesmo as recomendações de tratamento simples podem ser automatizadas através de um auxiliar de cuidados de saúde baseado em AI, liberando médicos para realizar trabalhos que levem habilidade e imaginação, como pesquisar a cura para o câncer.
Fabricação
A fabricação está passando por um pivô, desde a automação simples e introdutória até o mercado que designa a Industry 4.0. A fábrica do futuro verá a convergência de muitos campos de ponta como a robótica, a computação em nuvem, a internet de coisas e a fabricação aditiva. Muitas dessas áreas requerem muito trabalho visual.
Em vez de humanos fazendo toda a montagem, identificação de defeitos e similares, essas tarefas são passadas através de um algoritmo de aprendizado profundo que aproveita a informação do sensor para permitir uma melhor tomada de decisões.
Automotivo
Até agora, todos ouviram falar do Google, da Tesla, da Volvo e de todos os outros fabricantes de automóveis que competem para avançar nos carros auto-dirigidos. Mas os veículos automatizados podem ter uma enorme promessa de como mover de forma rápida e eficiente produtos com um impacto ambiental muito baixo.
A aplicação de aprendizagem profunda ao automóvel baseado na carga aumentará as margens de lucro para qualquer empresa que dependa da logística rodoviária.
Varejo
Por último, o varejo é outra área onde há muita informação visual. Algumas empresas estão aperfeiçoando exatamente quais tipos de roupas alguém gostaria de comprar, usando suas opções de estilo anteriores como modelo para fazer recomendações.
Para os clientes que já possuem ou vêem um produto que gostam no mundo real, uma função de pesquisa de imagem reversa poderia permitir que eles comprassem o vestido ou a camisa exata que eles vêem alguém vestir na rua.
No futuro distante, os varejistas poderiam fornecer compradores com bots assistente que poderiam interpretar a linguagem natural e oferecer aos compradores uma experiência de compra personalizada.
E isso tudo é apenas uma visão superficial do que está e pode acontecer num médio período de tempo. Tem algo a acrescentar? Deixe seu comentário abaixo.
