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.
O que é Machine Learning e Deep Learning?
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.
Todo machine learning é deep learning?
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.
Exemplos de machine learning e deep learning, na prática
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.
Reconhecimento facial
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.
Suporte técnico personalizado
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.
Observação de comportamento do cliente (Amazon)
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.
Sistemas médicos
A área da saúde também faz uso de machine learning. Os algoritmos já estão sendo usados para:
- Realizar predições de futuras doenças;
- Analisar imagens de radiografias, tomografias, entre outras;
- Auxiliar no diagnóstico, comparando sintomas com os de outros pacientes;
- Humanizar o atendimento ao diminuir o tempo que os profissionais passam preenchendo relatórios e outras atividades burocráticas.
Carros autônomos (DNC)
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.
Credit scoring
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.
Como essa tecnologia de inteligência artificial pode ser aplicada à análise de risco 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:
- Localização de prospects com dados relevantes;
- Identificação de clientes com maior potencial;
- Atualização de dados para criar ofertas adequadas;
- Identificação e prevenção de fraudes;
- Prevenção da evasão de clientes;
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!
