Aprendizado de Máquina e Deep Learning

O termo Inteligência Artificial foi cunhado em 1956 pelo cientista americano John McCarthy, que o definiu como a ciência de fazer máquinas inteligentes. A teoria da aprendizagem computacional em Inteligência Artificial evoluiu através do estudo de reconhecimento de padrões, o que fez surgir um novo ramo na Ciência da Computação: Aprendizagem de Máquina (ou Machine Learning). Seu objetivo é programar computadores para que assimilem informações a partir de dados coletados.

Um dos estudos mais promissores de Machine Learning foi realizado pela professora da Universidade de Stanford, Fei-Fei Li. Ela e sua equipe criaram um programa capaz de identificar imagens com grande precisão e escreve legendas precisas para descrever o conteúdo das imagens. O estudo de Li se fundamentou na tecnologia de Redes Neurais Artificiais que, baseado em modelos matemáticos inspirados na biologia, são unidades de processamento que simulam um cérebro humano. A cada dia que passa, as Redes Neurais Artificiais criam representações cada vez mais abstratas dos dados de entrada, possibilitando uma ampla gama de combinações de informações na sua saída e, consequentemente, sua classificação, alcançando elevados índices de precisão.

A técnica de Aprendizado de Máquina que tem revolucionado diversas áreas do conhecimento é a Deep Learning, que explora a construção de algoritmos que podem aprender e fazer previsões e interferências sobre os dados, permitindo que os algoritmos das máquinas aprendam ao invés de serem programados manualmente.

Os estudos do Deep Learning tiveram início no mundo acadêmico e agora sua técnica começa a ser aplicada na indústria e nas empresas. Atualmente o Google e o Facebook utilizam a tecnologia para análise de voz e imagens, porém o Deep Learning vai muito além.

Uma das tecnologias que viabilizaram a concretização do Deep Learning foi o Big Data, tecnologia que permite às organizações o armazenamento de um grande volume de dados – nos dias de hoje, em torno de petabytes –, estruturados ou não, que impactam diretamente no dia a dia das empresas. Mas o importante não é a quantidade de informação armazenada, e sim o que as organizações fazem com essas informações coletadas. É aí que entra o Deep Learning, que possibilita a análise complexa de grandes volumes de dados, a extração de informações relevantes e sua apresentação adequada para que o usuário possa entender e tomar decisões assertivas para o futuro dos negócios.

As soluções de Cloud Computing da Azure dispõem de ferramentas para a análise complexa de dados. Os serviços de armazenamento na nuvem executam análises preditivas através de tecnologias de Aprendizado de Máquina, facilitando a organização e apresentação dos dados e, através de análises preditivas, contribuindo para a tomada de decisões mais inteligentes.

Seja para descobrir uma demanda não atendida, desenvolver produtos inovadores, atender melhor os clientes ou descobrir novas possibilidades de negócios, as soluções de inteligência do Microsoft Azure eliminam a necessidade de o usuário aprender tecnologias e algoritmos complexos.

Através das parcerias com a Microsoft, a IMAGO e a Venha Pra Nuvem contam com engenheiros e especialistas certificados e altamente qualificados para ajudar a impulsionar o seu negócio num mercado cada dia mais competitivo.