Machine Learning e Deep Learning: como aplicar Inteligência Artificial ao seu negócio - Blog - Harve
Quando as máquinas se tornam inteligentes, elas podem entender pedidos, conectar pontos de dados e tirar conclusões. Se você está confuso sobre o que são exatamente a Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning e como essas ideias se relacionam, você não está sozinho. Neste artigo te ajudaremos a entender melhor sobre as definições desses conceitos e quais são as aplicabilidades para o seu negócio.
Primeiramente, não se pode generalizar que o Machine Learning e o Deep Learning estão sempre no mesmo barco da Inteligência Artificial, mas deve se ter em mente que seus artifícios funcionam muito bem em conjunto e ajudam as organizações a trabalhar de forma mais inteligente, melhor e mais rápida.
Então, de onde surgiu a Inteligência Artificial?
A maioria dos historiadores traça o início dos estudos sobre a inteligência artificial em 1956, quando Dartmouth explorou a resolução de problemas a partir de métodos simbólicos. Na década de 1960, o Departamento de Defesa dos Estados Unidos teve interesse neste tipo de trabalho e aumentou o foco nos testes de imitação do raciocínio humano em computadores.
A inteligência artificial foi originalmente estabelecida para tornar os computadores mais úteis e mais capazes de raciocinar de maneira independente. Possui um campo de pesquisa que tem uma longa história enraizada nas ciências e estatísticas militares, com contribuições das áreas de filosofia, psicologia, matemática e ciência cognitiva.
Sim! A Inteligência Artificial já está entre nós
Partindo para uma viagem de negócios amanhã? Seu dispositivo inteligente oferecerá automaticamente relatórios meteorológicos e alertas de viagem para sua cidade de destino. Ou você está planejando uma grande festa de aniversário? Um bot inteligente te ajudará com os convites, a fazer reservas e lembrá-lo de pegar o bolo. E, se você estiver planejando uma campanha de marketing direto, há um assistente de Inteligência Artificial que pode segmentar seus clientes em grupos para mensagens direcionadas e taxas de resposta aumentadas.
Não podemos negar, a Inteligência Artificial já está afetando a forma como vivemos e trabalhamos. Ao contrário do que se elucubra e discute, a Inteligência Artificial não criará consciência, não se levantará e não destruirá a humanidade como os filmes hollywoodianos retratam. Além disso, iludida pelas narrativas contemporâneas, a grande maioria se esquece de que as inovações que partem desse conceito estão sendo utilizadas em atividades que há interação entre as máquinas e os seres humanos.
No nível mais básico, as máquinas equipadas com Inteligência Artificial imitam o processo de pensamento humano, como a capacidade de identificar uma maçã ou uma laranja. De acordo com a NVIDIA, a Inteligência Artificial de forma simples e restrita ocorre quando o hardware e o software funcionam juntos para realizar tarefas muito específicas.
Um exemplo disto é a capacidade do Facebook de sugerir quais amigos marcar quando você coloca uma foto em seu site, pois a rede social possui um software que é capaz de olhar para a imagem, identificar pessoas com 98% de precisão, e fazê-lo ainda mais rápido do que os próprios seres humanos.
O Machine Learning na sua mais básica definição é a prática de usar algoritmos para analisar dados, aprender com eles e depois fazer uma determinação ou previsão sobre algo no mundo. A ideia é casar algoritmos e estatísticas para que a máquina possa aprender com novos dados.
O Machine Learning foi pensado para automatizar a construção de modelos analíticos e usa métodos de redes, estatística, pesquisa operacional neural e física para encontrar ideias ocultas em dados sem ser explicitamente programado. Com isso, pode se resolver uma quantidade incrível de problemas com uma massa de dados e algoritmo de aprendizado corretos.
Aliás, dados ainda são os principais ingredientes que tornam possível o Machine Learning, os algoritmos sofisticados são só acessórios para essa inteligência. São tecnologias que treinam um modelo com base em padrões em sua massa de dados de treinamento, explorando novos possíveis modelos definidos por uma série de parâmetros. O Machine Learning só consegue identificar padrões que estão disponíveis em sua massa de dados de treinamento. Para tarefas como classificação, por exemplo, você precisa de uma coleção robusta de dados corretamente identificados e categorizados.
O Machine Learning também pode ser utilizado para permitir que sensores, câmeras e computadores processem as imagens que veem e criem um tipo de visão por computador. Em uma tecnologia criada pela NVIDIA para carros sem motorista, o hardware e o software funcionam em conjunto para entender como é a borda de uma placa de sinalização e ler quais são as letras do alfabeto a fim de determinar a localização. Quando todos esses algoritmos funcionam juntos e aprendem com base no que "veem", eles identificam coisas como placas de permissão de estacionamento.
Deep Learning conquistou sua fama ao entregar avanços na aplicação de Machine Learning em diversas áreas. Além disso, Deep Learning automatiza parte do trabalho de engenharia funcional, especialmente em vídeos e imagens.
Mas você deve estar se perguntando como é que o Deep Learning funciona. Nos nossos cérebros existem redes neurais que se conectam entre si e nos ajudam a processar muitas informações aparentemente desconectadas. Ao pegar algumas informações e fazer conexões lógicas entre outras informações, começamos a entender o mundo que nos rodeia.
Os computadores de Deep Learning possuem suas próprias redes neurais artificiais, que são fisicamente empilhadas uma sobre a outra para que elas também possam fazer conexões.
O Google usou seu próprio sistema de Deep Learning para ver 10 milhões de imagens de vídeos do YouTube e encontrar os gatos em cada um deles. O software de Deep Learning do Google era cerca de duas vezes mais preciso em fazer essa tarefa do que qualquer outro sistema de reconhecimento de imagem que a precedesse.
Então, se um software de Deep Learning está olhando fotos de gatos, algumas camadas podem se concentrar em cores, enquanto outras são formas determinantes, e outra camada irá reunir os resultados e tentar determinar se o que o computador está vendo é realmente um gato, e talvez até que tipo de gato é.
Para você visualizar melhor: veja alguns dos maiores exemplos reais
A Machine Learning ajuda as empresas como a Uber a determinar os horários de chegada dos passeios, a estimar os tempos de entrega das refeições no UberEATS e a calcular locais e distâncias.
Já o Google usa o Deep Learning para algoritmos de reconhecimento de voz e imagem; e a Amazon também se utiliza do Deep Learning para ajudar a determinar o que os seus clientes querem assistir ou comprar no pós-venda.
O impacto dessas tecnologias
Os três ainda estão no começo da curva de crescimento tecnológico, mas já estão impactando muito e de maneiras que as vezes podem ser imperceptíveis.
A International Business Machines (IBM) utiliza uma Deep Learning alimentada por unidades de processamento gráfico (GPUs) para encontrar células cancerígenas em imagens médicas. Para isso, as redes de Deep Learning são treinadas para encontrar as células cancerosas em imagens em um tempo curto.
No setor público, a Inteligência Artificial e o Machine Learning têm o potencial de reduzir significativamente custos operacionais e trazer mais eficiência na gestão pública. Nos Estados Unidos, o Departamento Médico do Exército está desenvolvendo monitores portáteis que usam um algoritmo de Machine Learning na triagem dos atendimentos. Já a Casa Branca e os Serviços de Alfândega e Imigração dos EUA usam as tecnologias de chatbots projetados para responder perguntas básicas e deixar respostas complicadas a um ser humano. No mesmo país, o serviço postal usa o reconhecimento de caligrafia para classificar o correio por código postal – algumas máquinas podem processar 18 mil peças de correio por hora.
Outro grande impacto pode ser visto na chamada quarta revolução industrial. Algumas indústrias (4.0) já estão adotando a Inteligência Artificial, o Machine Learning e a internet de coisas (IoT), e elas estão ficando cada vez mais avançadas. Com essas inteligências as organizações industriais podem coletar os dados de clientes, parceiros, mercados, fábricas e armazéns que depois são integrados, analisados e previstos – permitindo que as empresas tornem mais eficientes e precisos os processos de fornecimento, fabricação e envio de produtos aos seus distribuidores, pontos-de-venda e clientes finais.
Também pode-se empregar a Inteligência Artificial no setor financeiro. Para auxiliar as práticas de investimento, a Black Rock criou o Aladdin, um sistema operacional para gestores de investimentos que busca conectar informações, pessoas e tecnologias necessárias para gerenciar dinheiro em tempo real. É uma plataforma que combina análises de risco sofisticadas com ferramentas abrangentes de gerenciamento de portfólio, negociação e operações em uma plataforma. O objetivo do Aladdin é juntar dados, gerenciamento efetivo de riscos, negociação eficiente e escala operacional para tornar mais eficazes as tomadas de decisões que necessário para um investimento.
Mas, e você? Onde você deve começar?
Espera-se que o mercado de software de inteligência artificial mundial valha US $ 59,8 bilhões em 2025. Além disso, para o mesmo ano, espera-se que o Machine Learning as a Service (MLaaS) – em português, como um serviço – valha US $ 19,86 bilhões, e Deep Learning atingirá US $ 16 bilhões.
Como Inteligência Artificial, o Machine Learning e o Deep Learning continuam a evoluir e amadurecer, é hora de cada empresa começar a experimentar as muitas maneiras pelas quais essas tecnologias estão ajudando as grandes organizações a trabalhar de forma mais inteligente e mais rápida.
Isso começa com uma análise na sua estratégia de negócios: considere os métodos de execução a partir da perspectiva da sua situação atual e imediata para determinar se a utilização de Inteligência Artificial é capaz de tornar a sua organização mais eficaz. Qual é a maneira mais óbvia de melhorar os resultados e aumentar o faturamento da empresa? Depois avalie suas capacidades atuais para fazer essas melhorias, liste quais os recursos você tem a seu comando para começar a incluir Inteligência Artificial nos seus processos.
Reexaminar de perto seus processos existentes pode tornar mais fácil verificar o tipo de futuro que a sua estratégia atual assume que você está indo. Depois de auto examinar os processos e estratégias da sua organização, inicie a etapa de desenvolvimento de ideias que correspondam com resoluções de problemas ou evolução do seu negócio. Finalize com uma execução efetiva. Neste caso de inovação, tenha sempre por perto bons profissionais para executar o plano.
Pela importância e febre atual, as empresas que tiverem em seu portfólio a adoção da inteligência artificial provavelmente terão ganhos bem significativos ao longo do tempo. Em paralelo, ressaltamos que é preciso se apressar, pois as despesas do projeto de inteligência artificial para a sua empresa devem encarecer ao longo dos próximos meses.
E agora, será que a sua organização está pronta para abraçar e alavancar com essas inovações disruptivas?
https://hackernoon.com/future-of-work-with-ai-machine-learning-and-deep-learning-6a0211c24b9b
http://www.nasdaq.com/article/artificial-intelligence-machine-learning-and-deep-learning-a-primer-for-investors-cm848104
https://www.qualcomm.com/news/onq/2017/09/01/whats-difference-between-artificial-intelligence-machine-learning-and-deep