Nos últimos anos, a inteligência artificial (IA) vem se consolidando como uma das tecnologias mais transformadoras do século XXI. Dentro desse universo, o deep learning destaca-se como uma abordagem que vai além dos métodos tradicionais de aprendizado de máquina, possibilitando avanços extraordinários em diversas áreas, como saúde, finanças, transporte e segurança.

Para ter uma ideia de sua relevância, um estudo da Decision Report mostra que, de acordo com o Grandview Research, o mercado global de IA está projetado para crescer de US$ 196,63 bilhões em 2022 para US$ 1,81 trilhões até 2030. Isso significa que a popularização do deep learning deve-se, também, ao seu potencial de lidar com dados não estruturados, como imagens, textos e sons, de forma completamente independente.

As redes neurais profundas, base do deep learning, estão presentes em inovações que usamos diariamente, desde o reconhecimento facial em smartphones até recomendações personalizadas em plataformas como Netflix e Amazon. No entanto, o que torna essa tecnologia tão fascinante não é apenas sua aplicabilidade, mas a forma como ela transforma desafios em oportunidades.

Na área da saúde, por exemplo, ela tem sido aplicada no diagnóstico de câncer, fibrose cardíaca, tuberculose, detecção de parasitas como Plasmodium e Leishmania e, ainda, para identificação de insetos vetores. Legal, não é mesmo? Ficou curioso em entender mais sobre como o deep learning funciona e onde ele pode ser aplicado? Então, continue conosco!

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O que é deep learning?

Deep learning é um método de aprendizado de máquina baseado em redes neurais artificiais que tentam simular o funcionamento do cérebro humano, ao contrário dos algoritmos tradicionais de Machine Learning, que exigem que os engenheiros programem as características ou variáveis de um problema.

Esse processo característico do Machine Learning é conhecido como engenharia de características, enquanto o modelo do deep learning chama-se aprendizado representacional e é capaz de aprender essas características de forma autônoma, a partir dos dados brutos.

Aqui vai um exemplo: treinar um sistema para identificar imagens de gatos. Aqui, métodos tradicionais exigem que os desenvolvedores programem variáveis como forma das orelhas ou padrão dos pelos. Por outro lado, com o deep learning, redes neurais profundas analisam milhares de imagens e "aprendem" sozinhas quais características determinam se um animal é um gato ou não.

O termo "profundo" no deep learning refere-se à quantidade de camadas existentes na rede neural. Enquanto as redes neurais tradicionais possuem poucas camadas, as redes profundas possuem dezenas, centenas ou até milhares, onde cada camada é responsável por aprender um nível de abstração dos dados, tornando o processo incrivelmente robusto.

E, no mundo real, o deep learning já tem sido aplicado em situações extraordinárias, como no Google Translate, com traduções ainda mais precisas e contextuais, e em outros contextos, como:

  • Tesla, Inc.: a empresa automotiva e de armazenamento de energia norte-americana produz automóveis onde a condução autônoma depende de redes neurais profundas para interpretar o ambiente ao redor do veículo em tempo real;
  • Setor financeiro: contratam empresas como a Serasa Experian — a primeira e maior Datatech do Brasil — que utilizam o deep learning para detectar ameaças de fraudes, reduzir a inadimplência, monitorar clientes, fornecedores e parceiros e personalizar ofertas financeiras.

Como o deep learning funciona?

O funcionamento do deep learning está centrado em redes neurais artificiais profundas, compostas por uma camada de entrada, camadas ocultas e uma camada de saída. Vamos entender melhor esse fluxo:

  • Camada de entrada: recebe os dados brutos, como pixels de uma imagem ou valores numéricos;
  • Camadas ocultas: realizam cálculos matemáticos complexos, transformando os dados da camada de entrada em representações mais abstratas;
  • Camada de saída: fornece o resultado final, como a classificação de uma imagem, uma previsão numérica, um modelo preditivo.

Esses três modelos de redes utilizam um processo chamado de "propagação para frente" para fazer previsões e "backpropagation" (ou retropropagação), para ajustar os pesos dos neurônios com base no erro cometido, fazendo com que o aprendizado seja otimizado, cada vez mais, ao longo do tempo.

Vale mencionar que o poder do deep learning reside na sua capacidade de trabalhar com dados massivos e não estruturados. Ou seja, diferentemente de abordagens tradicionais, que geralmente lidam com tabelas e bases estruturadas, o deep learning processa dados como imagens, textos e sons. Isso explica seu sucesso em áreas como visão computacional, processamento de linguagem natural e reconhecimento de fala!

Quais são as diferenças entre Machine Learning e Deep Learning?

Embora o deep learning seja uma subárea do machine learning, suas diferenças práticas são significativas. Algoritmos tradicionais, por exemplo, podem ser usados para prever se um cliente pagará uma fatura com base em variáveis previamente definidas (idade, renda etc.).

Já o deep learning, com acesso ao histórico financeiro completo, probabilidade de pagamento, contas quitadas, geolocalização e dados de redes sociais, consegue identificar padrões ocultos que seriam impossíveis de perceber manualmente. Confira nossa tabela comparativa:

Aspecto Machine Learning Deep Learning
Engenharia de características Necessita de intervenção humana para definir variáveis Aprende automaticamente as características dos dados
Volume de dados necessário Pode funcionar com bases menores Requer grandes volumes de dados para atingir alta precisão
Desempenho em dados não estruturados Limitado Excelente em imagens, textos e sons
Complexidade do modelo Simples, com poucas camadas Altamente complexo, com muitas camadas

Quais são as vantagens do Deep Learning?

Mas o que faz do deep learning uma tecnologia tão revolucionária? A resposta é mais simples do que parece! Entre suas principais vantagens, destacam-se:

  1. Automatização de processos complexos: a tecnologia reduz a dependência da intervenção humana, tornando o aprendizado mais eficiente e menos suscetível a vieses humanos na escolha de variáveis;
  2. Precisão elevada: modelos baseados em deep learning frequentemente superam outros métodos em tarefas complexas, como diagnóstico médico ou detecção de fraudes;
  3. Adaptabilidade: modelos de deep learning podem ser aplicados em uma ampla gama de cenários, desde prever tendências de mercado até compreender emoções em análises de texto;
  4. Evolução contínua: por meio de treinamentos contínuos, os modelos conseguem se adaptar a novos dados e cenários, garantindo maior longevidade e eficácia.

Aqui, vale o insight: seja qual for o segmento, as empresas podem se beneficiar enormemente do deep learning. Com ele, é possível transformar dados em ativos estratégicos, melhorando a tomada de decisão e criando oportunidades de mercado.

Negócios que adotam essa tecnologia conseguem não apenas aumentar sua eficiência operacional, mas também criar experiências personalizadas e únicas para seus clientes. Quer saber como? Então, continue lendo para descobrir como essa tecnologia está transformando setores inteiros e como você pode aplicá-la diretamente no seu negócio!

Onde o deep learning é utilizado?

O impacto do deep learning atualmente não pode ser subestimado. Sua capacidade de resolver problemas complexos, processar grandes volumes de dados e aprender padrões a partir de informações não estruturadas o torna indispensável em praticamente todos os setores da economia, a partir da interpretação de imagens, entendimento de linguagem natural e automação de tarefas. Suas aplicações gerais mais notáveis incluem:

1. Percepção computacional

A percepção computacional é uma das áreas em que o deep learning mais se destaca, permitindo que máquinas "enxerguem" e interpretem imagens. Essa característica é bastante presente em:

  • Reconhecimento facial: empresas como Apple e Facebook utilizam redes neurais para identificar rostos em imagens e vídeos, seja para autenticação biométrica ou marcação automática em fotos;
  • Diagnósticos médicos: algoritmos como o do Google DeepMind analisam imagens médicas, como tomografias e radiografias, para detectar doenças como câncer com maior precisão que médicos humanos. Durante a pandemia da Covid-19, o deep learning foi usado para prever surtos em determinadas regiões, ajudando governos e organizações de saúde a planejarem ações preventivas;
  • Indústria automotiva: veículos autônomos, como os da Tesla Inc., dependem de deep learning para interpretar imagens captadas por câmeras e sensores, identificando pedestres, placas de trânsito e outros veículos, permitindo uma direção autônoma segura.

2. Processamento de linguagem natural (NLP)

Os modelos de deep learning têm transformado a maneira como máquinas compreendem e geram texto com assistentes virtuais, tradução automática e análises de sentimentos. Afinal:

  • Siri, Alexa e Google Assistant usam redes neurais para interpretar comandos de voz e responder de maneira contextualizada;
  • Ferramentas como Google Translate evoluíram para oferecer traduções mais precisas com base no contexto cultural e gramatical;
  • Empresas como a Meta monitoram comentários em redes sociais e avaliações online para entender a percepção de seus consumidores.

3. Reconhecimento de voz

Sistemas de reconhecimento de voz modernos, como os usados em call centers e assistentes virtuais, dependem de redes neurais profundas para transcrever fala em texto com alta precisão, mesmo em ambientes ruidosos ou com diferentes sotaques.

4. Finanças e detecção de ameaças de fraudes

Instituições financeiras utilizam deep learning para identificar milhões de transações suspeitas em tempo real. As redes neurais analisam padrões em grandes volumes de dados financeiros, sinalizando atividades atípicas que podem indicar tentativas de fraude.

Além disso, os algoritmos de deep learning oferecem maior precisão na previsão de inadimplência com a modelagem de risco de crédito, considerando variáveis complexas como comportamento financeiro e dados sociais. Também é notável a atuação das redes neurais para acelerar o processamento de empréstimos e análise de documentos, reduzindo custos operacionais.

5. Marketing e e-commerce

Já no mundo do marketing, o deep learning ajuda empresas a entenderem melhor seus consumidores, segmentarem seu público-alvo e a personalizarem suas estratégias. Plataformas como Amazon e Netflix, por exemplo, utilizam o deep learning para sugerir produtos e conteúdos que os consumidores têm maior probabilidade de gostar.

Além disso, com uma análise preditiva, as redes neurais podem prever tendências de compra, permitindo que empresas otimizem estoques e campanhas publicitárias. E mais: ferramentas de busca visual atuais permitem que consumidores encontrem produtos apenas enviando uma foto. Legal, não é mesmo?

6. Manufatura e indústria

Na indústria e manufatura, o deep learning revoluciona a automação industrial com manutenção preditiva, controle de qualidade e robótica avançada. O primeiro envolve sensores conectados a sistemas de IA que analisam máquinas em tempo real, prevenindo falhas antes que elas aconteçam.

Já o controle de qualidade conta com câmeras equipadas com deep learning, que identificam defeitos em produtos na linha de produção com precisão milimétrica. Por fim, braços robóticos utilizam redes neurais para aprender tarefas complexas, como montagem de produtos delicados.

7. Transporte e logística

Por fim, o setor de transportes também se beneficia amplamente. Os algoritmos de aprendizado profundo ajudam as companhias de logística a identificar as rotas mais eficientes para entregas, enquanto redes neurais analisam dados históricos e eventos em tempo real para prever aumentos ou quedas na demanda por transporte.

Quais os impactos do deep learning nos negócios?

Como já mencionamos, o deep learning se destaca por sua capacidade de oferecer vantagens ao transformar dados em poderosas alavancas de crescimento. Entre os principais benefícios, destacamos, em primeiro lugar, a eficiência operacional ao automatizar tarefas repetitivas e demoradas, liberando equipes para atividades mais estratégicas. Também podemos citar vantagens como:

  • Prever flutuações de mercado;
  • Identificar tendências de comportamento do consumidor e criar campanhas personalizadas;
  • Oferecer recomendações de produtos e serviços sob medida, o que pode aumentar as chances de vendas e fortalecer o relacionamento com o cliente;
  • Se destacar em mercados competitivos, oferecendo soluções inovadoras e melhorando a experiência do consumidor.

Por outro lado, embora os benefícios sejam muitos, aderir ao deep learning também apresenta desafios que as empresas precisam enfrentar. Por exemplo, sem dados limpos e bem estruturados, os modelos não podem aprender com precisão.

Além disso, o treinamento de modelos de deep learning exige infraestrutura computacional avançada, como GPUs ou clusters de computação; ou seja, maior custo de implementação. Por fim, o uso de dados pessoais deve ser conduzido com transparência, respeitando sempre regulamentações como a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados).

E com grandes avanços tecnológicos, sabemos que surgem também grandes desafios. Um dos maiores problemas enfrentados pelas empresas e pelos indivíduos no contexto de toda essa transformação digital é a cibersegurança. Quanto mais digitalizados nos tornamos, mais vulneráveis ficamos a ataques cibernéticos.

É por isso que as empresas precisam investir com estratégia em segurança de dados para proteger suas próprias informações e para garantir a confiança dos seus clientes. E, aqui na Serasa Experian, onde dados sensíveis de milhões de consumidores são gerenciados, a cibersegurança é uma prioridade máxima.

Como a Serasa Experian utiliza o Deep Learning na era da transformação digital?

Nós da Serasa Experian acreditamos que a transformação digital vai além da implementação de novas tecnologias — ela está no centro de um movimento que conecta inovação, sustentabilidade e inclusão.

Desde a introdução de modelos estatísticos tradicionais até a adoção de tecnologias como inteligência artificial e machine learning, evoluímos como a primeira e maior Datatech do país. Hoje, utilizamos o poder dos dados para empoderar indivíduos e organizações, oferecendo insights que permitem decisões mais seguras, personalizadas e eficientes.

Com a chegada do deep learning atuante em um portfólio completo e flexível, ajudamos empresas que buscam não apenas crescer, mas também a se prepararem, agora, para tomar as melhores decisões e prosperar em um futuro cada vez mais dinâmico e incerto. Nossos parceiros têm acesso a produtos e serviços feitos sob medida, garantindo uma abordagem sempre mais assertiva e alinhada às suas necessidades.

A atuação da Serasa Experian com deep learning nos posiciona como uma referência em tecnologia no Brasil e no mundo. Além de otimizar processos financeiros e aumentar a segurança das instituições, a adoção dessa ferramenta inspira outras empresas a explorarem inovações em seus próprios setores. O resultado é um ecossistema mais robusto e competitivo, que promove o crescimento sustentável.

Então, podemos afirmar: o uso do deep learning pela nossa marca prova que a tecnologia é uma aliada indispensável para superar desafios e criar novas oportunidades no mercado financeiro. Quer saber como sua empresa pode se beneficiar dessas inovações? Entre em contato e descubra como transformar dados em decisões estratégicas!