Parte importante dos processos de Inteligência Artificial (IA), o machine learning e o deep learning são métodos que estão por trás de tecnologias usadas diariamente. Por mais futurista que pareça a ideia de uma máquina tomando decisões, façanha propiciada por essas técnicas, esse é o mundo atual.
Por isso, saber como o machine learning e o deep learning são aplicados no cotidiano significa conhecer um pouco mais sobre como funciona a atualidade e ficar por dentro das possibilidades que as tecnologias oferecem.
A seguir, explicamos os dois conceitos, além de apresentar os seus usos, na prática.
Machine learning e deep learning são dois ramos da IA que atuam treinando as máquinas para realizarem previsões a partir de dados. Porém, não são a mesma coisa.
O machine learning, que pode ser traduzido como aprendizado de máquina, funciona com a inserção de dados que farão com que o algoritmo perceba padrões e, a partir disso, estabeleça novas ações. Dessa forma, as máquinas aprendem e se aperfeiçoam para o que é esperado delas.
Já o deep learning, que pode ser traduzido como aprendizagem profunda, é considerado uma sub-classificação do machine learning. Essa técnica baseia-se em redes neurais artificiais inspiradas na estrutura da organização dos neurônios humanos.
O deep learning utiliza algoritmos mais complexos e é capaz de se aproximar mais do nível de pensamento humano, sem que seja necessária intervenção externa.
Só são considerados deep learning os modelos de aprendizado de máquina autônomos. Ou seja, que não precisam da orientação humana durante o processo de aprendizado. Dessa forma, nem todo aprendizado de máquina é uma aprendizagem profunda.
O conceito de aprendizado de máquina pode parecer confuso, mas as inúmeras utilizações que o machine learning e o deep learning possuem dão um entendimento melhor desses modelos de IA.
Abaixo você confere 6 exemplos de tecnologias que utilizam machine learning e deep learning, algumas sendo usadas diariamente pelas pessoas.
A biometria facial é a capacidade de uma máquina provida de câmeras detectar rostos e classificá-los como pertencentes ou não a um indivíduo. Para isso, o algoritmo analisa dados de bancos de imagens para perceber padrões entre as faces humanas.
Sabe quando você entra em contato com uma empresa através de um chat e recebe respostas automáticas, porém de acordo com a exata pergunta feita? Então, isso é suporte técnico personalizado ou atendimento automatizado.
O uso de machine learning e deep learning para atender o consumidor é uma forma de melhorar a experiência do cliente, sendo mais rápido e sem precisar contratar mais funcionários.
No suporte técnico personalizado, o atendente virtual possui uma base de dados com respostas possíveis para as perguntas e, com a ajuda da IA, aprende novas respostas com base nas que são dadas pelos clientes.
O machine learning e o deep learning também podem ser utilizados para observar e até prever o comportamento dos clientes, melhorando os serviços da marca.
A Amazon, por exemplo, transforma todas as informações sobre os consumidores e as suas compras, incluindo as classificações e comentários sobre produtos, em bancos de dados. Essas bases são usadas para treinar algoritmos que fazem recomendações de compras personalizadas, partindo das características do cliente.
A área da saúde também faz uso de machine learning. Os algoritmos já estão sendo usados para:
Entre todas as possibilidades do deep learning, os carros autônomos são as que parecem mais improváveis. No entanto, eles já são realidade. Empresas como a DNC dedicam-se a criar soluções baseadas em IA para a indústria automotiva.
Para que os carros autônomos possam funcionar, câmeras, sensores e radares atuam na identificação de pedestres, sinais de trânsito e curvas. Com base nas identificações do que há na rua, os algoritmos efetuam as decisões que levam o carro pelo caminho.
Em todos os recursos apresentados, percebe-se que a IA provê o ser humano com as ferramentas ideais para tomar decisões de forma rápida e com baixa probabilidade de erro.
Com base em um histórico comportamental, é apontada uma estatística que pontua os consumidores, classificando-os de 0 a 1000. Essa pontuação é usada por empresas de concessão de crédito para avaliar a viabilidade e os riscos de negócio.
A fim de tornar essa ferramenta ainda mais precisa para as instituições, o big data, o tratamento de dados e bancos externos não podem ser deixadas de lado. Esse cruzamento de informações garante ainda mais confiabilidade para a análise e concessão de crédito.
Por meio da análise de diferentes dados e variáveis, o machine learning é capaz de fazer previsões com alta acurácia e definir para quem é seguro conceder crédito. Pode-se usar diversas fontes de dados e as tecnologias mais avançadas para traçar perfis de consumidores e orientar uma tomada de decisão assertiva.
Essa tecnologia também pode ser usada em todo o ciclo de crédito como na:
Assim, as empresas conseguem conquistar clientes, analisar e conceder crédito com maior segurança em modalidades como empréstimo pessoal, cartão de crédito, financiamento de veículos e crédito imobiliário.
A Neurotech entende a importância dessas tecnologias e as utiliza para promover soluções nas áreas de crédito, seguros, varejo, entre outras. Entre em contato para saber como podemos te ajudar!
