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Tudo o que você precisa saber para adotar o deep learning

Explorar projetos iniciais e compreender os objetivos da empresa são alguns dos passos; tecnologia aumenta a produtividade e auxilia na melhora da experiência do cliente

Por Pam Baker*

A inteligência artificial e os aplicativos como assistentes digitais e interfaces de voz estão mudando a vida das pessoas. No mundo empresarial, um dos principais usos da tecnologia é o  deep learning, que analisa uma grande quantidade de dados para aprender e agir como seres humanos, sem a necessidade de instruções ou regras específicas. Mas, adotá-lo requer alguns cuidados, como uma infraestrutura rápida, ágil e altamente eficiente, além de acesso a um grande volume de dados e muita paciência, já que as máquinas precisam de tempo e experiência para aprender, assim como as pessoas.

Mas, por onde começar? A implementação de deep learning e a análise de dados estão estreitamente ligadas. “Não é por acaso que a adoção da tecnologia ocorre em empresas com acesso a enormes bancos de dados – que podem estar em formato de texto, imagem, voz ou vídeo – para resolver problemas de automação, inovação de produtos, experiência do cliente ou produtividade”, diz Pankaj Goyal, vice-presidente da empresa de inteligência artificial da Hewlett Packard Enterprise (HPE).

O recomendado é começar com um projeto-piloto para que o aprendizado seja iniciado com calma. “Conhecer os objetivos da empresa e os passos necessários para ter sucesso com o projeto também são pontos importantes. Comece com um limite baixo de investimento, mantendo expectativas realistas”, ressalta Goyal.

De acordo com o relatório da Grand View Research, “a exigência de uma grande quantidade de dados para implementar deep learning representa um desafio para o crescimento das indústrias”. Porém, isso deve ser rapidamente superado com a velocidade em que os dados estão crescendo em todos os lugares.

Por isso, se o conjunto de dados interno de sua empresa ainda é pequeno, não desista. Embora o deep learning dependa muito disso, você pode dar início com as informações mais importantes da companhia ou com dados compartilhados por outras empresas – que ajudam a identificar potenciais projetos ou problemas comuns entre elas.

Além disso, o surgimento de instituições de pesquisas, como a OpenAI  e de bibliotecas abertas que podem ser acessadas por companhias que desejam aprimorar o desenvolvimento de deep learning, como a Tensor Flow do Google, ou a Hardware Open Source AI do Facebook, possibilitam o crescimento da ferramenta. Veja, a seguir, três passos para começar:

  1. Explore um ou dois casos de uso com base em uma necessidade comercial e onde existam dados suficientes para aplicar técnicas de deep learning;
  2. Experimente a tecnologia em escala limitada. Execute uma prova de conceito, compreenda o desempenho da empresa e sua infraestrutura de dados e modelos;
  3. Expanda e otimize a ferramenta, uma vez que você obtenha bons resultados com sua experiência. Amplie sua infraestrutura, processos de negócios e gerenciamento de dados.

* Pam Baker é jornalista e escreve sobre tecnologia, negócios e finanças.

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