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Deep Learning

Deep Learning: quando e por que usar

A tecnologia, capaz de analisar um grande volume de dados, pode tornar as atividades publicitárias até 50% mais eficientes

O Deep Learning, tecnologia que analisa uma grande quantidade de dados para aprender e agir como seres humanos, sem a necessidade de instruções ou regras específicas, tem ganhado força nas empresas. A solução, que faz parte do Machine Learning – algoritmos capazes de aprender, prever ou generalizar um volume compacto de dados desconhecidos – é baseado nas redes neurais artificiais. “Esses algoritmos não só absorvem os dados, mas refinam tudo aquilo que aprenderam com eles”, explica o consultor Cezar Taurion, sócio e head de transformação digital da Kick Ventures.

Na prática, o Deep Learning treina um modelo computacional para que decifre uma linguagem natural. Esse modelo, alimentado com os dados, é capaz de relacionar termos e palavras para inferir significado. Assim, analisa informações de forma inteligente e prevê estratégias para a tomada de decisões. A grande vantagem da tecnologia é sua capacidade de aprendizado em grandes quantidades de dados de uma forma não supervisionada. Além disso, os softwares Deep Learning conseguem agrupar informações, aplicar cálculos complexos e aprender de forma muito mais rápida.

Onde usar
Atualmente, algumas empresas já investem e incorporam a tecnologia, por exemplo, em seus e-commerces. Segundo um estudo feito pela RTB House, consultoria especializada em retargeting personalizado, a precisão trazida pelo Deep Learning pode tornar as atividades publicitárias até 50% mais eficientes do que com a abordagem típica de aprendizagem mecânica. Isso porque, ajuda a publicidade a identificar todos os padrões de compras de seus clientes: por onde andam, os produtos que mais interessam, as formas de pagamento mais usadas etc. Isso faz com que as ofertas sejam individualizadas e, assim, mais assertivas.

“Com uma sociedade cada vez mais digital, o consumidor se torna o centro do negócio. Muito mais exigente, ele deseja receber ofertas personalizadas e direcionadas a ele. Por isso, o uso do Deep Learning pode ser crucial para manter a competitividade”, ressalta Taurion. Além da publicidade, outros setores também podem se beneficiar da tecnologia, como saúde e finanças. “Um banco, por exemplo, pode usar a tecnologia para dar dicas personalizadas sobre investimento para cada cliente”, completa.

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Imagem: Depositphotos

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