No cenário tecnológico em constante evolução, um número crescente de empresas está implementando a aprendizagem profunda. Isso se deve principalmente à habilidade de auxiliar os computadores a aprenderem por conta própria e realizarem tarefas com pouca intervenção humana. Essa tendência resultará em transformações significativas nos campos industrial e científico.
Como você pode participar de atividades de aprendizagem profunda?
Por meio da plataforma avançada Amazon AWS, agora é possível iniciar uma jornada totalmente controlada com o Amazon SageMaker. Este serviço auxilia na criação, treinamento e implementação de modelos de machine learning em larga escala, além de permitir a personalização de ambientes e fluxos de trabalho para machine learning.
Portanto, se estiver se questionando se a Amazon AWS é apropriada para a aprendizagem profunda, acompanhe-nos e explore nosso guia detalhado!
Explicação da aprendizagem profunda.
A aprendizagem profunda é uma categoria de aprendizado de máquina que utiliza redes neurais com três ou mais camadas para imitar o funcionamento do cérebro humano ao aprender a partir de grandes conjuntos de dados. Isso permite que essas redes façam previsões precisas e confiáveis, com cada camada adicional contribuindo para a melhoria da precisão e otimização dos resultados em comparação com uma rede neural de camada única.
Para compreender melhor o funcionamento da aprendizagem profunda, redes neurais profundas contam com nós conectados em múltiplas camadas, que se constroem umas sobre as outras para aprimorar as previsões. Este processo, chamado de propagação avançada, permite que os cálculos fluam através da rede. A camada inicial recebe os dados a serem processados, enquanto a camada final oferece a classificação ou previsão final.
Porém, existe outra faceta do processo de aprendizado profundo, conhecida como retropropagação. Nessa etapa, são utilizados algoritmos como o gradiente descendente para calcular os erros de previsão e realizar ajustes nos pesos e bias da função, retrocedendo pelas camadas.
Comparado ao aprendizado de máquina, a aprendizagem profunda imita as capacidades de processamento de informações do cérebro usando redes neurais artificiais. Essas redes conseguem interpretar conceitos intricados dos dados e aperfeiçoam suas previsões ao reconhecer padrões em texto, imagens, sons e outros tipos de informações.
Além disso, diversos aplicativos e serviços de inteligência artificial utilizam a aprendizagem profunda para automatizar tarefas analíticas e físicas sem depender do esforço humano. No entanto, a aprendizagem profunda não se restringe a essas aplicações, podendo também ser encontrada em objetos do cotidiano, como controles remotos, assistentes virtuais e veículos autônomos.
A utilização da aprendizagem profunda em plataformas de computação em nuvem e as vantagens associadas a essa prática.
Paráfrase: A utilização da computação em nuvem para aprendizagem profunda traz grandes vantagens. Permite o gerenciamento eficaz de grandes conjuntos de dados e contribui para melhorar o treinamento de algoritmos. Além disso, possibilita que modelos de aprendizagem profunda sejam escalados de forma eficiente e econômica, ao aproveitar o poder de processamento das GPUs. A presença de redes distribuídas na nuvem auxilia a aprimorar o design, o desenvolvimento e o treinamento de aplicativos de aprendizagem profunda, resultando em processos mais ágeis.
Vamos aprofundar nossa compreensão sobre essas vantagens.
A rapidez com que algo se move.
Algoritmos de deep learning são desenvolvidos visando uma aprendizagem ágil. Assim, a utilização da computação em nuvem otimiza o processo de treinamento ao empregar grupos de GPUs e CPUs para lidar com todas as operações matriciais complexas. Após o treinamento, é possível implementar modelos de machine learning para processar grandes volumes de dados e produzir resultados extremamente precisos.
Além disso, essa otimização aumenta a rapidez do seu site profissional, uma vez que o servidor não demora tanto para executar os processos essenciais. Como consequência, você atrairá mais clientes e proporcionará uma experiência online mais fluida.
Ampliação de capacidade.
As redes neurais de aprendizagem profunda conseguem se ajustar de forma ágil a diversos processadores, facilitando a distribuição de tarefas em diferentes tipos e tamanhos de processadores de maneira eficiente. Com a ampla capacidade dos recursos em nuvem, é viável implantar uma capacidade de processamento praticamente ilimitada para lidar com modelos de aprendizagem profunda em qualquer escala.
Atualmente, é possível expandir rapidamente seu negócio com os serviços de hospedagem web de diversos provedores. Ao optar pelos planos de hospedagem ScalaHosting AWS, é viável desfrutar da facilidade de escalabilidade com apenas um clique, que proporciona recursos como 8 núcleos de CPU, 32GB de RAM e 640GB de armazenamento SSD.
Adaptabilidade
As plataformas de nuvem oferecem suporte a diversas estruturas de aprendizado profundo, como Apache MXNet, TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, Caffe, Caffe2, Theano, Torch e Keras. Todas essas opções incluem bibliotecas de algoritmos de aprendizado profundo prontas para uso em dispositivos web, móveis ou inteligentes. Isso permite que você utilize efetivamente esses frameworks na nuvem para atender às suas necessidades e metas individuais.
Implementação prática da aprendizagem profunda
A aprendizagem profunda é apropriada para diversas aplicações de inteligência artificial, tais como análise de imagens, identificação de voz, compreensão de linguagem natural e sistemas de recomendação.
Vamos examinar com mais atenção.
Interpretação visual computadorizada
Redes neurais de aprendizagem profunda conseguem identificar temas com acurácia igual ou superior à dos humanos, graças ao treinamento com imagens rotuladas e grandes conjuntos de dados. Esse progresso possibilita aos especialistas utilizar máquinas de aprendizagem profunda para um reconhecimento facial rápido e preciso.
Os serviços da Amazon AWS oferecem ferramentas que podem ser usadas para aprimorar a capacidade de processamento de imagens. Por exemplo, você pode escolher usar o Amazon Rekognition para automatizar e diminuir os custos do reconhecimento de imagem e análise de vídeo. Esse software de reconhecimento de imagem fornece recursos pré-treinados e personalizáveis que permitem extrair informações e insights de imagens e vídeos.
Essa ferramenta tem a capacidade de identificar material impróprio, confirmar a identidade online, facilitar a análise de mídias e enviar notificações inteligentes para dispositivos domésticos conectados. Isso resultará em um aumento da segurança, desempenho e reputação da sua organização.
Você tem a opção de escolher a ScalaHosting para hospedar seu site empresarial em uma plataforma confiável. Com uma variedade de recursos disponíveis, você pode aproveitar desde um sistema de cache poderoso e alto desempenho até segurança cibernética em tempo real 24/7, proteção contra spam e monitoramento de listas negras.
Identificação da fala.
O reconhecimento da fala pode representar um desafio significativo para os computadores devido à ampla diversidade de fala e sotaques humanos. No entanto, os algoritmos de aprendizagem profunda se sobressaem ao transformar a linguagem falada em texto, facilitando assim a compreensão mais precisa do discurso verbal. Essa habilidade está presente em assistentes virtuais como Amazon Alexa e Amazon Transcribe.
A Amazon Transcribe é capaz de transformar o discurso em texto de forma eficaz, auxiliando as empresas na obtenção de informações de diálogos com clientes, na pesquisa e análise de conteúdo de mídia, na geração de legendas e anotações de reuniões, e na melhoria da documentação clínica.
Entendimento de Linguagem Natural (NLP)
A aprendizagem profunda auxilia os computadores na compreensão de diálogos naturais, nos quais o tom e o contexto têm grande influência na interpretação do significado implícito. Isso permite que sistemas automatizados, como chatbots de suporte ao cliente, entendam e respondam de forma significativa aos usuários, utilizando algoritmos capazes de detectar emoções.
Amazon Lex é um exemplo de assistente virtual que utiliza inteligência artificial para compreender de forma ágil o contexto e a intenção do interlocutor. Ele disponibiliza modelos avançados de linguagem natural para criar, desenvolver, testar e implementar interfaces de aplicação em conversas. Isso possibilita aos computadores criar agentes virtuais e assistentes de voz, automatizar respostas informativas, aumentar a eficiência com bots de aplicação e extrair o máximo valor das informações contidas nas transcrições.
Os motores de recomendação são sistemas que sugerem produtos, serviços ou conteúdo com base nas preferências e comportamentos dos usuários.
A primeira conquista da aprendizagem profunda foi a criação de sistemas que observam as ações dos usuários para oferecer sugestões personalizadas. Ao examinar a interação de diversos usuários, esses sistemas conseguem identificar novos itens que correspondem aos interesses deles.
Lembre-se de evitar saturar seus usuários com anúncios personalizados, já que isso pode levá-los a cancelar a assinatura ou mudar para uma marca concorrente. Mantenha seu site limpo e profissional, sem pop-ups irritantes que possam distrair os clientes de seus objetivos.
Para evitar enganos ao lidar com motores de recomendação, você pode escolher utilizar o Amazon MXNet. Esta plataforma oferece um sistema de treinamento e inferência eficiente e adaptável, com uma interface simples e direta para aprendizado de máquina.
Principais usos da inteligência artificial profunda
A aprendizagem profunda está ganhando popularidade crescente e suas aplicações se tornaram indispensáveis em nossa rotina diária. Neste capítulo, apresentaremos alguns dos exemplos mais frequentes em que as máquinas de aprendizagem profunda são úteis.
Uso da legislação
Algoritmos de aprendizagem profunda têm a capacidade de examinar informações de transações e identificar potenciais atividades ilegais ou fraudulentas. Por outro lado, os softwares de reconhecimento de fala e visão computacional ampliam essa análise ao extrair evidências e padrões de gravações de áudio, vídeos, imagens e documentos.
Isso auxilia as autoridades a analisar de forma precisa e rápida todas as informações e aprimorar a eficiência de suas ações.
Atendimento ao consumidor
Os chatbots evoluíram para se tornarem a principal forma de inteligência artificial, sendo amplamente utilizados em serviços de atendimento ao cliente e outras aplicações. Enquanto os chatbots tradicionais dependiam de linguagem natural e reconhecimento visual, os chatbots modernos agora utilizam recursos avançados de aprendizagem profunda para lidar com uma variedade de solicitações. Eles são capazes de analisar as interações dos usuários e responder de forma direta às perguntas.
Se a sua empresa adotar esta estratégia, poderá oferecer uma comunicação personalizada de maneira fácil e eficaz.
Bem-estar físico e mental.
A indústria da saúde tem se beneficiado consideravelmente com a utilização da aprendizagem profunda. Isso possibilitou que hospitais e outras entidades médicas realizem uma análise mais ágil e precisa de imagens e registros médicos.
Atividades relacionadas à área financeira.
As empresas do setor financeiro estão cada vez mais utilizando análises preditivas para diversas finalidades, como impulsionar a negociação automatizada de ações, avaliar riscos comerciais em solicitações de empréstimos, detectar atividades fraudulentas e otimizar a gestão de carteiras de crédito e investimentos de seus clientes.
Dessa forma, a aprendizagem profunda auxilia nas operações sem complicações e falhas, as quais aprimoram a experiência do cliente.
Reflexões finais
A aprendizagem profunda é uma técnica de aprendizado de máquina que se baseia em redes neurais artificiais para aprender a representar dados. Esse avanço tecnológico inovador tem um impacto significativo na sociedade, oferecendo benefícios para diversas organizações.
Por meio da implementação de aprendizado profundo em um serviço de hospedagem na nuvem da AWS, é possível otimizar o desempenho global da empresa e aprimorar a satisfação do cliente.
Perguntas comuns
A Amazon AWS é uma plataforma adequada para a prática de aprendizagem profunda?
Sim, a plataforma Amazon AWS é uma excelente opção para se aprofundar em aprendizado profundo. Ela proporciona uma variedade de vantagens, como agilidade, adaptabilidade e capacidade de expansão, possibilitando a implementação de aprendizado profundo em diversas áreas, como visão computacional, reconhecimento de voz, recomendações personalizadas e processamento de linguagem natural. Dessa forma, a operação do seu negócio será otimizada, resultando em uma experiência superior para os clientes.
P: Em quais setores a técnica de aprendizado profundo é utilizada?
A aprendizagem profunda é utilizada em diversos setores, com destaque para tecnologia da informação, atendimento ao cliente, saúde, aplicação da lei e serviços financeiros.
Quais são os quadros mais eficazes para aprofundar o aprendizado profissional?
Se você é iniciante sem experiência técnica, pode optar por aprender a fundo a plataforma da Amazon AWS, que é robusta e cuida de instalações e processos de treinamento importantes. Outras opções incluem Apache MXNet, TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, Caffe, Caffe2, Theano, Torch e Keras, que possuem interfaces amigáveis e são adequadas para iniciantes.