análise de dados tornou a rotina de empresas mais inteligente e dinâmica. Com a possibilidade de integrar a tecnologia nesse processo, as companhias conseguiram gerar mais resultados, compreender melhor o comportamento de clientes e reduzir custos. Além disso, soluções de TI tornaram-se mais inovadoras e capazes de criar uma experiência de usuário mais convergente. Nesse cenário, uma das principais tendências é o Deep Learning.

Derivada dos algoritmos de aprendizado de máquina, essa tecnologia pode compreender ações com um número muito maior de fatores. Veja mais detalhes abaixo!

O que é o Deep Learning?

O termo Deep Learning é utilizado para designar um conjunto de soluções de aprendizado de máquina que dão a softwares a capacidade de pensar e agir como um ser humano. Também chamada de aprendizado profundo, essa tecnologia pode ser vista como uma evolução do Machine Learning, utilizando mecanismos baseados em redes neurais artificiais para compreender padrões e identificar soluções com mais precisão.

Da detecção de doenças de pele à previsão de palavras em teclados de smartphones, os algoritmos de Deep Learning estão combinando matemática, processamento de informações em larga escala e a computação na nuvem para compreenderem melhor como funcionamos. Dessa forma, a tecnologia pode tornar-se mais inteligente e conectada em mais atividades do nosso dia a dia.

O que difere Deep Learning, Machine Learning e Inteligência Artificial?

Para muitos, as diferenças entre Deep Learning, Machine Learning e Inteligência Artificial são difíceis de serem identificadas. Em poucas palavras, cada conceito pode ser definido da seguinte forma:

  • Machine Learning (aprendizado de máquina): uso de softwares capazes de elaborar regras, identificar padrões e realizar ações a partir da análise de dados;
  • Deep Learning: aplicação do Machine Learning em que softwares ganham conhecimento com o uso de redes neurais virtuais;
  • Inteligência Artificial: a capacidade de softwares executarem ações conforme o contexto ou as interações de uma pessoa.

Quais as vantagens dessa tecnologia?

O Deep Learning pode gerar grandes ganhos para empresas, principalmente, em função da sua flexibilidade e potenciais benefícios. Confira alguns abaixo!

  • maior capacidade de otimizar a experiência do usuário em softwares;
  • analisar sentimentos por meio de textos;
  • reconhecimento de palavras, imagens e conteúdos multimídia;
  • melhorar a oferta de produtos em sistemas de vendas online;
  • prever falhas em equipamentos antecipadamente;
  • avaliar o risco de investimentos;
  • otimizar a análise de riscos em sistemas de crédito;
  • detectar fraudes;
  • detecção de doenças;
  • otimizar a precificação de produtos;
  • filtrar spams;
  • otimizar a detecção de ameaças de segurança.

Como o Deep Learning pode ser utilizado na sua empresa?

O Deep Learning é uma ferramenta flexível, que pode ser utilizada em empresas para diferentes fins. Do reconhecimento inteligente de imagens à detecção de doenças, essa tecnologia está sendo incorporada em diversos aspectos da nossa vida. Confira alguns abaixo!

Compreender como os clientes se comportam

Entender o perfil do seu consumidor é um passo-chave para atingir os objetivos do negócio em médio e longo prazo. Quando a companhia sabe as necessidades do seu público-alvo, ela consegue criar um conjunto de serviços mais atraente e capaz de gerar oportunidades de negócio.

Nesse sentido, o investimento nos algoritmos de Deep Learning dá ao empreendimento a capacidade de encontrar o perfil do seu cliente com muito mais precisão. Novos fatores são associados na análise de dados, permitindo que a empresa tenha uma visão abrangente sobre o relacionamento de consumidores com a marca. Assim, a companhia pode prever tendências, fazer melhores campanhas de marketing e adotar um posicionamento de mercado mais competitivo.

Aumento da segurança

O uso de câmeras de segurança tornou-se padrão em vários empreendimentos. Elas são utilizadas para se ter um maior controle sobre o ambiente corporativo e, assim, evitar que a empresa sofra ataques.

Com o auxílio dos algoritmos de Deep Learning, o negócio pode criar uma infraestrutura de CCTV muito mais inteligente. Desse modo, as técnicas de Deep Learning podem ser utilizadas para identificar pessoas, rastrear os seus passos e detectar invasões com mais precisão e agilidade.

Assistentes pessoais mais inteligentes

Os assistentes pessoais foram introduzidos há alguns anos e, graças ao Deep Learning, poderão ter uma capacidade muito maior de auxiliar os seus usuários. Para as empresas, isso representará a chance de otimizar a sua eficiência, evitar atrasos e, assim, melhorar a rotina do negócio como um todo.

Alertas sobre compromissos são criados automaticamente a partir dos conteúdos presentes em e-mails. Inclusive, respostas automáticas são criadas para aplicativos de mensagens e e-mail a partir da análise do comportamento de vários usuários. Assim, a comunicação da companhia torna-se mais ágil e inteligente.

Investimentos mais inteligentes

Empresas de investimento dependem de informações confiáveis para evitar prejuízos e garantir um alto lucro para as suas carteiras. E, em busca desse objetivo, uma série de informações é utilizada para identificar as melhores oportunidades de negócio e garantir que o empreendimento atinja as suas metas de médio e longo prazo.

Com o auxílio de algoritmos de Deep Learning, os analistas de investimentos passam a ter uma capacidade muito maior de evitar riscos. Imagens de satélites, por exemplo, podem ser cruzadas para avaliar as melhores oportunidades no mercado de commodities.

Ao mesmo tempo, a análise de balanços comerciais ganha mais precisão com a possibilidade de cruzar todo o histórico de um setor com os dados disponibilizados por uma companhia. Assim, o analista pode identificar a sua competitividade e evitar prejuízos

Logística mais eficaz

A entrega de produtos é um dos pontos mais importantes para que empresas possam manter clientes fidelizados. Para tornar essa área mais eficaz, a empresa pode investir em uma série de tecnologias. Nos próximos anos, por exemplo, os veículos autônomos devem ganhar destaque entre as estratégias para que companhias possam atingir melhores resultados nessa área.

Conectados a algoritmos de Deep Learning, veículos autônomos podem identificar todos os elementos que impactam uma rota com mais precisão. Isso garante ao negócio a capacidade de sempre utilizar as rotas mais seguras e econômicas. Com uma taxa de erros menor, o empreendimento terá mais capacidade de manter-se dentro dos seus prazos e ser mais competitivo.

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