Você sabe o que é deep learning? Durante as últimas décadas, os recursos tecnológicos evoluíram bastante e os princípios da Inteligência Artificial são responsáveis por boa parte da transformação digital.

Entretanto, muitas pessoas ainda não sabem o que está por trás do funcionamento dessas novas tecnologias. Por isso, neste artigo, descubra o que é deep learning, como está sendo usado no dia a dia e de que forma pode ser útil no atendimento ao cliente. Boa leitura!

O que é Deep Learning?

Antes de saber o que significa deep learning, primeiramente é preciso compreender o que é machine learning, já que os dois conceitos estão interligados entre si.

Sendo assim, o machine learning, ou aprendizado de máquina, é um ramo da Inteligência Artificial (IA), destinado à criação de padrões de treinamentos por meio de dados visando que o equipamento tecnológico esteja sempre em constante autodesenvolvimento. 

Seguindo essa mesma linha de raciocínio, o deep learning, ou aprendizagem profunda, é um subcampo da área citada anteriormente. Ambos os métodos possuem o objetivo de treinar a máquina, mas, no segundo caso, o intuito é que a tecnologia consiga tomar decisões e aprender sozinha, tendo o mínimo de intervenção humana.

Como o Deep Learning funciona?

Para o seu funcionamento, o deep learning utiliza redes neurais artificiais, que imitam o funcionamento do cérebro humano.  Nesse sentido, existem 3 camadas neurais:

• Input layer: é a etapa de entrada, quando uma pessoa recebe uma informação. Por exemplo, no instante em que olhamos uma palavra escrita, o cérebro recebe um novo dado; 

• Hidden layer: é o momento de processamento, os neurônios vão agir para decifrar a informação. Ou seja, a palavra vai ser identificada e categorizada;
• Output layer: após o processamento dos dados, o resultado é enviado para a saída. No caso da palavra, é nesse ponto em que a pessoa consegue compreender o que está escrito e o seu significado.

As duas últimas camadas neurais (hidden e output) são as mais profundas e o deep learning atua simulando essas duas áreas, por isso, recebeu esse nome. 

Exemplos de uso do Deep Learning na atualidade

Veja 3 situações em que o aprendizado de máquina profundo é aplicado na sociedade. 

1- Diagnósticos médicos

O deep learning é uma ferramenta muito útil no atendimento médico, seja clínico ou de urgência e emergência.Em casos de intervenções urgentes, o uso da tecnologia pode significar a redução de sequelas e até o salvamento da vida.

Com o auxílio de recursos dessa Inteligência Artificial, os sintomas de um paciente podem ser cruzados com inúmeros dados de forma ágil. Com isso, o diagnóstico de uma doença acontece de modo mais preciso e rápido. 

Só para exemplificar, há equipamentos baseados em aprendizagem de máquina profunda que auxiliam na detecção precoce do câncer de pele. O dispositivo compara a imagem de uma mancha com milhares de outras para identificar anomalias no padrão que indicam a presença de alterações não saudáveis. 

2- Reconhecimento facial

Outro uso das técnicas de deep learning é no sistema de reconhecimento facial, usado em diversas situações, como:

• Acesso a redes sociais (Ex: Facebook);
• Desbloqueio de aparelho celular;
• Fiscalização do trânsito.

Além disso, o reconhecimento também é proveitoso para encontrar pessoas desaparecidas ou criminosos procurados pela justiça. 

Para as empresas, usar essa estratégia diminui as chances de se tornar vítima de fraude de identidade, que é quando um indivíduo tenta se passar por outra a fim de obter vantagens para si mesmo. 

3- Estratégias de Marketing

O deep learning modificou a forma de relacionamento com os dados, um excelente exemplo disso é o Big Data, que possibilita a análise de dados variáveis em grande quantidade e em curto tempo. 

Para o marketing, isso auxilia na análise preditiva, auxiliando na criação de estratégias que preveem o futuro do mercado e o comportamento dos clientes. Dessa forma, a empresa consegue oferecer experiências personalizadas e atrativas para os usuários. 

Como usar o Deep Learning no atendimento ao cliente?

Entre os recursos que atuam de modo integrado ao deep learning, encontra-se o Processamento de Linguagem Natural (PLN), que é uma combinação entre a Inteligência Artificial e a Linguística. 

Na realidade, as máquinas possuem a sua própria linguagem, formada por conjuntos de códigos numéricos. No entanto, as pessoas se comunicam usando palavras, assim, por meio do PLN, o dispositivo se torna capaz de compreender o idioma humano. 

Esse é o caso das assistentes virtuais, que entendem um comando de voz e praticam uma ação coerente ao que foi solicitado. Mas, e no atendimento ao cliente? Como esse conceito pode ser útil? Confira!

Chatbots- soluções inteligentes de atendimento

Os chatbots são softwares que funcionam como robôs de atendimento, que usam o PLN e deep learning. Ou seja, conseguem entender a linguagem humana, identificando a intenção de uma fala e estão sempre em constante autodesenvolvimento. 

Portanto, a cada nova interação com uma pessoa, o chatbot aprende algo novo e se torna ainda mais inteligente, aumentando o seu potencial de resolução de problemas.

Para as empresas, isso é muito vantajoso, já que recorrer a esses robôs auxilia na diminuição da fila de espera de atendimento. Isso ocorre, porque esses softwares lidam com um grande volume de contatos de uma única vez.

Além disso, a utilização de uma plataforma de chatbot permite a integração com diferentes canais de comunicação. Sendo assim, o atendimento poderá ocorrer de modo simultâneo em vários locais, por exemplo:

• WhatsApp;
• Instagram;
• Facebook;
• Site institucional. 

Vale ressaltar que um robô não precisa de descanso, então, conseguem atender durante 24h todos os dias da semana. 

Em conclusão, o deep learning é um campo da Inteligência Artificial reservado para o aprendizado de máquinas, utilizando recursos para treinamento que imitam o funcionamento dos neurônios cerebrais humanos.

Essa técnica permitiu a criação de inúmeros dispositivos que, entre outras áreas, servem para melhorar os serviços da saúde, segurança da informação e marketing. Além disso, graças ao PLN, é possível implementar os chatbots no atendimento ao cliente, resultando em mais agilidade e maior disponibilidade. 

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