Uma das principais tendências no campo da inteligência artificial é o Deep Learning. Ele está ampliando a capacidade de empreendimentos conhecerem o seu ramo de atuação e gerar serviços mais competitivos. Confira abaixo tudo sobre essa tecnologia inovadora!
O que é a tecnologia de análise de dados Deep Learning?
O Deep Learning, termo que pode ser traduzido como aprendizagem profunda, é uma das principais tendências entre os campos de atuação de algoritmos de inteligência artificial. Ela envolve o uso de redes neurais para que algoritmos de Machine Learning (a tecnologia em que sistemas se otimizam automaticamente) possam ser executados com mais capacidade.
Essa tecnologia é, em outras palavras, uma forma de aplicar redes neurais em algoritmos de aprendizado de máquina. A sua grande vantagem está no fato do algoritmo ser capaz de relacionar mais termos para ser otimizado, como textos em linguagem natural, voz, texto e vídeo.
Como o Deep Learning pode ser utilizado pelo seu negócio?
Empresas já utilizam algoritmos de aprendizado de máquina em uma série de rotinas e produtos. Sites como o Facebook, por exemplo, contam com essa tecnologia para otimizar a sua principal fonte de recursos, a venda de anúncios direcionada. É conhecendo hábitos de usuários que a companhia pode criar perfis precisos e que geram um alto retorno para anunciantes.
Confira abaixo como o Deep Learning já é utilizado!
Reconhecimento Facial
As regras de segurança de dados só são eficazes conforme os métodos de autenticação podem evitar fraudes. Para que isso ocorra, há uma série de abordagens que podem ser adotadas, como o uso de camadas de verificação adicionais e a impressão digital.
O reconhecimento facial não fica de fora. Por meio de sistemas de análise de imagem e rastreamento de faces, dispositivos e softwares conseguem identificar pessoas com alta precisão. Assim, uma pessoa pode utilizar o seu rosto para validar a sua identidade em ambientes restritos.
Ao mesmo tempo, essa tecnologia permitiu a criação de sistemas de armazenamento de imagens mais eficazes. Em vez de procurar uma imagem pelo seu nome, o usuário pode digitar o nome de uma pessoa e obter todas as fotos com ela rapidamente.
Diagnóstico de erros
No desenvolvimento de softwares e na otimização de ambientes de TI, a análise de diagnósticos de erros é um passo importante. Ela abre a chance para que desenvolvedores tenham uma visão mais abrangente sobre a rotina dos usuários e principais problemas encontrados.
Em um cenário como esse, o uso de algoritmos de Deep Learning facilita o trabalho. O software identificará e classificará automaticamente os principais erros, diminuindo o tempo necessário para analistas obterem insights sobre as falhas mais frequentes.
Identificação do comportamento de clientes
Toda empresa deseja conhecer o perfil dos seus clientes para ter menos dificuldades na realização de vendas e no planejamento de estratégias comerciais. Conhecer o perfil do seu público-alvo é crucial para que o negócio possa ser mais competitivo, antecipando tendências e direcionando com precisão os seus serviços.
Graças ao Deep Learning, isso pode ser feito utilizando uma quantidade muito maior de fatores. A análise de mercado torna-se mais inteligente, mesclando dados estruturados e não estruturados para que analistas consigam identificar tendências e planejar estratégias de alto impacto comercial facilmente.
Quais os benefícios do uso do Deep Learning no ambiente corporativo?
O uso do Deep Learning no ambiente corporativo traz uma série de vantagens. O empreendimento será mais competitivo, antecipando tendências e avaliando com precisão o perfil do seu público-alvo. Ao mesmo tempo, as rotinas passam a ser direcionadas de acordo com as demandas do mercado, facilitando a realização de negócios.
Internamente, o Deep Learning representa a chance para a empresa otimizar as suas rotinas e ter um conhecimento mais amplo sobre todos os aspectos da sua cadeia operacional. De processos de logística à análise de vulnerabilidades no ambiente de TI, várias partes da empresa serão avaliadas em busca de pontos que necessitam de melhoria. Assim, a companhia pode atuar de maneira estratégica sempre.
Quer mais dicas para implementar o Deep Learning no seu negócio? Então peça uma ajuda aos nossos consultores! Entre em contato conosco!
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