Deep learning: o que é e como sustenta a IA das datatechs

Nos últimos anos, a inteligência artificial (IA) vem se consolidando como uma das tecnologias mais transformadoras do século XXI. Dentro desse universo, o deep learning destaca-se como uma abordagem que vai além dos métodos tradicionais de aprendizado de máquina, possibilitando avanços extraordinários em diversas áreas, como saúde, finanças, transporte e segurança.

Para ter uma ideia de sua relevância, um estudo da Decision Report mostra que, de acordo com o Grandview Research, o mercado global de IA está projetado para crescer de US$ 196,63 bilhões em 2022 para US$ 1,81 trilhão até 2030. Isso significa que a popularização do deep learning deve-se, também, ao seu potencial de lidar com dados não estruturados, como imagens, textos e sons, de forma completamente independente.

As redes neurais profundas, base do deep learning, estão presentes em inovações que usamos diariamente, desde o reconhecimento facial em smartphones até recomendações personalizadas em plataformas como Netflix e Amazon. No entanto, o que torna essa tecnologia tão fascinante não é apenas sua aplicabilidade, mas a forma como ela transforma desafios em oportunidades. Continue a leitura e entenda!

O que é deep learning?

Deep learning é um método de aprendizado de máquina baseado em redes neurais artificiais que tentam simular o funcionamento do cérebro humano. O termo "deep", que traduzido significa "profundo", refere-se à quantidade de camadas existentes na rede neural.

As redes profundas possuem dezenas, centenas ou até milhares de camadas, em que cada uma é responsável por aprender um nível de abstração dos dados, tornando o processo incrivelmente robusto. E, no mundo real, o deep learning já tem sido aplicado em situações extraordinárias, como no Google Translate, com traduções ainda mais precisas e contextuais, e em outros contextos, como:

• Tesla, Inc.: a empresa automotiva e de armazenamento de energia norte-americana produz automóveis em que a condução autônoma depende de redes neurais profundas para interpretar o ambiente ao redor do veículo em tempo real;

• Setor financeiro: contratam empresas como a Serasa Experian — a primeira e maior Datatech do Brasil —, que utilizam o deep learning para detectar ameaças de fraudes, reduzir a inadimplência, monitorar clientes, fornecedores e parceiros e personalizar ofertas financeiras.

Como o deep learning funciona?

O funcionamento do deep learning está centrado em redes neurais artificiais profundas, compostas por uma camada de entrada, camadas ocultas e uma camada de saída. Vamos entender melhor esse fluxo:

• Camada de entrada: recebe os dados brutos, como pixels de uma imagem ou valores numéricos;

• Camadas ocultas: realizam cálculos matemáticos complexos, transformando os dados da camada de entrada em representações mais abstratas;

• Camada de saída: fornece o resultado final, como a classificação de uma imagem, uma previsão numérica, um modelo preditivo.

Vale mencionar que o poder do deep learning reside na sua capacidade de trabalhar com dados massivos e não estruturados. Ou seja, diferentemente de abordagens tradicionais, que geralmente lidam com tabelas e bases estruturadas, o método processa dados como imagens, textos e sons. Isso explica seu sucesso em áreas como visão computacional, processamento de linguagem natural e reconhecimento de fala!

Como as redes neurais corrigem seus próprios erros durante o aprendizado?

No início do treinamento, uma rede neural realiza palpites e comete muitas falhas. Para evoluir e alcançar alta precisão, ela precisa medir essas inconsistências e recalibrar suas conexões internas. Esse processo de correção contínua é dividido em duas etapas fundamentais que funcionam de forma separada e complementar:

Retropropagação

A retropropagação é o método encarregado de identificar a origem da falha. Assim que a rede gera um resultado, a margem de erro final é calculada em comparação com a resposta correta. Em seguida, o sistema faz o caminho inverso, partindo da camada de saída até a camada de entrada. Durante esse percurso de volta, o algoritmo calcula o grau exato de responsabilidade de cada peso e neurônio no resultado incorreto, fazendo com que o aprendizado seja otimizado, cada vez mais, ao longo do tempo.

Gradiente descendente

O gradiente descendente é o algoritmo responsável por aplicar os ajustes necessários. Ele utiliza os dados mapeados pela retropropagação para determinar a direção e a intensidade da alteração em cada parâmetro. O objetivo é modificar esses valores de forma gradual até reduzir a taxa de erro ao menor nível possível. A cada novo lote de dados processado, esse ciclo se repete até que o modelo alcance o nível de precisão desejado.

Quais são as principais arquiteturas de deep learning?

Os modelos de deep learning utilizam diferentes estruturas de redes neurais, desenvolvidas especificamente para a forma como cada tipo de dado é processado e organizado.

Redes neurais convolucionais (CNNs)

Arquiteturas especializadas no processamento de dados organizados em grade bidimensional. Elas utilizam filtros matemáticos para escanear a entrada e extrair características hierárquicas, preservando as relações de espaço e posição entre cada elemento da estrutura.

Redes neurais recorrentes (RNNs)

Projetadas para manipular sequências contínuas de dados. Essa estrutura possui conexões internas que funcionam como uma memória operacional, permitindo que o estado anterior do sistema influencie diretamente o processamento do elemento atual da sequência.

Redes adversárias generativas (GANs)

Sistemas formados por duas redes neurais que trabalham em competição direta. Uma das redes atua como geradora, criando dados sintéticos a partir de ruído, enquanto a outra atua como discriminadora, avaliando se a informação gerada é autêntica ou artificial. O treinamento ocorre por meio dessa disputa contínua.

Modelos de difusão

Estruturas generativas que aprendem a construir dados a partir do aprendizado inverso do ruído. Durante o treinamento, o algoritmo observa a degradação gradual de um dado até que ele se torne um sinal aleatório, aprendendo em seguida a fazer o caminho oposto para reconstruir a estrutura original a partir do zero.

Modelos transformadores

Arquitetura para análise de sequências que substitui o processamento passo a passo por mecanismos de atenção. Essa abordagem permite analisar todos os elementos de uma entrada simultaneamente, calculando o peso e a relevância de cada parte em relação ao contexto geral.

Onde o deep learning é utilizado?

O impacto do deep learning atualmente não pode ser subestimado. Sua capacidade de resolver problemas complexos, processar grandes volumes de dados e aprender padrões a partir de informações não estruturadas o torna indispensável em praticamente todos os setores da economia, a partir da interpretação de imagens, entendimento de linguagem natural e automação de tarefas. Suas aplicações gerais mais notáveis incluem:

1. Percepção computacional

A percepção computacional é uma das áreas em que o deep learning mais se destaca, permitindo que máquinas "enxerguem" e interpretem imagens. Essa característica é bastante presente em:

• Reconhecimento facial: empresas como Apple e Facebook utilizam redes neurais para identificar rostos em imagens e vídeos, seja para autenticação biométrica ou marcação automática em fotos;

• Diagnósticos médicos: algoritmos como o do Google DeepMind analisam imagens médicas, como tomografias e radiografias, para detectar doenças como câncer com maior precisão que médicos humanos. Durante a pandemia da Covid-19, o deep learning foi usado para prever surtos em determinadas regiões, ajudando governos e organizações de saúde a planejarem ações preventivas;

• Indústria automotiva: veículos autônomos, como os da Tesla Inc., dependem de deep learning para interpretar imagens captadas por câmeras e sensores, identificando pedestres, placas de trânsito e outros veículos, permitindo uma direção autônoma segura.

2. Processamento de linguagem natural (NLP)

Os modelos de deep learning têm transformado a maneira como máquinas compreendem e geram texto com assistentes virtuais, tradução automática e análises de sentimentos. Afinal:

• Siri, Alexa e Google Assistant usam redes neurais para interpretar comandos de voz e responder de maneira contextualizada;

• Ferramentas como Google Translate evoluíram para oferecer traduções mais precisas com base no contexto cultural e gramatical;

• Empresas como a Meta monitoram comentários em redes sociais e avaliações online para entender a percepção de seus consumidores.

3. Reconhecimento de voz

Sistemas de reconhecimento de voz modernos, como os usados em call centers e assistentes virtuais, dependem de redes neurais profundas para transcrever fala em texto com alta precisão, mesmo em ambientes ruidosos ou com diferentes sotaques.

4. Finanças e detecção de ameaças de fraudes

Instituições financeiras utilizam deep learning para identificar milhões de transações suspeitas em tempo real. As redes neurais analisam padrões em grandes volumes de dados financeiros, sinalizando atividades atípicas que podem indicar tentativas de fraude.

Além disso, os algoritmos de deep learning oferecem maior precisão na previsão de inadimplência com a modelagem de risco de crédito, considerando variáveis complexas como comportamento financeiro e dados sociais. Também é notável a atuação das redes neurais para acelerar o processamento de empréstimos e análise de documentos, reduzindo custos operacionais.

5. Marketing e e-commerce

Já no mundo do marketing, o deep learning ajuda empresas a entenderem melhor seus consumidores, segmentarem seu público-alvo e a personalizarem suas estratégias. Plataformas como Amazon e Netflix, por exemplo, utilizam o deep learning para sugerir produtos e conteúdos que os consumidores têm maior probabilidade de gostar.

Além disso, com uma análise preditiva, as redes neurais podem prever tendências de compra, permitindo que empresas otimizem estoques e campanhas publicitárias. E mais: ferramentas de busca visual atuais permitem que consumidores encontrem produtos apenas enviando uma foto. Legal, não é mesmo?

6. Manufatura e indústria

Na indústria e manufatura, o deep learning revoluciona a automação industrial com manutenção preditiva, controle de qualidade e robótica avançada. O primeiro envolve sensores conectados a sistemas de IA que analisam máquinas em tempo real, prevenindo falhas antes que elas aconteçam.

Já o controle de qualidade conta com câmeras equipadas com deep learning, que identificam defeitos em produtos na linha de produção com precisão milimétrica. Por fim, braços robóticos utilizam redes neurais para aprender tarefas complexas, como montagem de produtos delicados.

7. Transporte e logística

Por fim, o setor de transportes também se beneficia amplamente. Os algoritmos de aprendizado profundo ajudam as companhias de logística a identificar as rotas mais eficientes para entregas, enquanto redes neurais analisam dados históricos e eventos em tempo real para prever aumentos ou quedas na demanda por transporte.

Quais são as vantagens do Deep Learning?

Mas o que faz do deep learning uma tecnologia tão revolucionária? A resposta é mais simples do que parece! Entre suas principais vantagens, destacam-se:

• Automatização de processos complexos: a tecnologia reduz a dependência da intervenção humana, tornando o aprendizado mais eficiente e menos suscetível a vieses humanos na escolha de variáveis;

• Precisão elevada: modelos baseados em deep learning frequentemente superam outros métodos em tarefas complexas, como diagnóstico médico ou detecção de fraudes;

• Adaptabilidade: modelos de deep learning podem ser aplicados em uma ampla gama de cenários, desde prever tendências de mercado até compreender emoções em análises de texto;

• Evolução contínua: por meio de treinamentos contínuos, os modelos conseguem se adaptar a novos dados e cenários, garantindo maior longevidade e eficácia.

Quais são as diferenças entre Machine Learning e Deep Learning?

Os algoritmos tradicionais de Machine Learning exigem que os engenheiros programem as características ou variáveis de um problema. Esse processo característico é conhecido como engenharia de características, enquanto o modelo do deep learning chama-se aprendizado representacional e é capaz de aprender essas características de forma autônoma, a partir dos dados brutos.

Aqui vai um exemplo: treinar um sistema para identificar imagens de gatos. Aqui, métodos tradicionais exigem que os desenvolvedores programem variáveis como forma das orelhas ou padrão dos pelos. Por outro lado, com o deep learning, redes neurais profundas analisam milhares de imagens e "aprendem" sozinhas quais características determinam se um animal é um gato ou não.

Embora o deep learning seja uma subárea do machine learning, suas diferenças práticas são significativas. Algoritmos tradicionais, por exemplo, podem ser usados para prever se um cliente pagará uma fatura com base em variáveis previamente definidas (idade, renda etc.).

Já o deep learning, com acesso ao histórico financeiro completo, probabilidade de pagamento, contas quitadas, geolocalização e dados de redes sociais, consegue identificar padrões ocultos que seriam impossíveis de perceber manualmente. Confira nossa tabela comparativa:

Qual a relação entre deep learning e IA em dados?

Para entender essa relação de forma simples, imagine uma estrutura de camadas: a Inteligência Artificial é o conceito amplo, cujo objetivo é fazer uma máquina simular a capacidade humana de pensar e resolver problemas. O deep learning, por sua vez, é uma tecnologia específica que fica dentro desse guarda-chuva. Ele é a parte do cérebro da IA especializada em processar volumes gigantescos de dados complexos de forma totalmente autônoma.

No universo das datatechs, essa relação é o que transforma dados brutos em previsões de mercado. A inteligência artificial tradicional costuma depender de informações já organizadas em planilhas e tabelas simples. Quando unimos a IA ao deep learning, a tecnologia ganha a capacidade de analisar dados não estruturados (como histórico de navegação, comportamento de compra e hábitos financeiros) em tempo real.

Na prática, o deep learning é o que dá "poder de decisão" para a IA em dados. É essa combinação que permite que os sistemas analisem o comportamento do consumidor, antecipem tendências de mercado e gerem recomendações personalizadas de forma instantânea. A IA define o que o sistema deve fazer, e o deep learning fornece a capacidade analítica profunda para que ele execute essa tarefa sozinho.

Quais os impactos do deep learning nos negócios?

Como já mencionamos, o deep learning se destaca por sua capacidade de oferecer vantagens ao transformar dados em poderosas alavancas de crescimento. Entre os principais benefícios, destacamos, em primeiro lugar, a eficiência operacional ao automatizar tarefas repetitivas e demoradas, liberando equipes para atividades mais estratégicas. Também podemos citar vantagens como:

• Prever flutuações de mercado;

• Identificar tendências de comportamento do consumidor e criar campanhas personalizadas;

• Oferecer recomendações de produtos e serviços sob medida, o que pode aumentar as chances de vendas e fortalecer o relacionamento com o cliente;

• Destacar-se em mercados competitivos, oferecendo soluções inovadoras e melhorando a experiência do consumidor.

Por outro lado, embora os benefícios sejam muitos, aderir ao deep learning também apresenta desafios que as empresas precisam enfrentar. Por exemplo, sem dados limpos e bem estruturados, os modelos não podem aprender com precisão. Além disso, o treinamento de modelos de deep learning exige infraestrutura computacional avançada, como GPUs ou clusters de computação; ou seja, maior custo de implementação.

Por fim, o uso de dados pessoais deve ser conduzido com transparência, respeitando sempre regulamentações como a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados). E, com grandes avanços tecnológicos, sabemos que surgem também grandes desafios. Um dos maiores problemas enfrentados pelas empresas e pelos indivíduos no contexto de toda essa transformação digital é a cibersegurança.

Quanto mais digitalizados nos tornamos, mais vulneráveis ficamos a ataques cibernéticos. É por isso que as empresas precisam investir com estratégia em segurança de dados para proteger suas próprias informações e para garantir a confiança dos seus clientes. E, aqui na Serasa Experian, onde dados sensíveis de milhões de consumidores são gerenciados, a cibersegurança é uma prioridade máxima.

O que é preciso para rodar essa tecnologia com segurança?

Para sustentar as redes neurais, existem desafios estruturais que precisam ser superados. Sem dados limpos e bem estruturados, os modelos simplesmente não podem aprender com precisão. Além disso, o treinamento de modelos de deep learning exige uma infraestrutura computacional avançada, como GPUs ou clusters de computação, o que demanda investimento em tecnologia.

Por fim, como essas ferramentas lidam com grandes volumes de informação, o uso de dados pessoais deve ser conduzido com total transparência, respeitando sempre regulamentações como a LGPD. Diante de toda essa transformação digital, a cibersegurança deixa de ser um detalhe e se torna o pilar que sustenta toda essa estrutura.

Afinal, quanto mais inteligência é extraída dos dados, mais vulneráveis os sistemas ficariam sem a proteção correta contra ataques cibernéticos. É por isso que, na Serasa Experian, onde os dados que alimentam esses modelos de deep learning são gerenciados, a segurança da informação é uma prioridade máxima para garantir a confiança de cada solução entregue ao mercado.

Como evitar vieses e garantir a transparência nas decisões do deep learning?

Ao processar grandes volumes de dados e históricos comportamentais para identificar padrões, as redes neurais correm o risco de absorver e replicar distorções presentes nas próprias informações que recebem.

Se uma base de dados possui desequilíbrios do passado, o modelo pode interpretar esses desvios como regras, gerando análises enviesadas. Para evitar esse tipo de falha, leis como o Artigo 20 da LGPD no Brasil passaram a garantir ao cidadão o direito de solicitar a explicação sobre decisões tomadas de forma 100% automatizada. Isso obrigou o mercado a adotar a chamada Inteligência Artificial Explicável.

A Inteligência Artificial Explicável é um conjunto de técnicas que tornam os modelos de deep learning transparentes e compreensíveis para os seres humanos. Em vez de funcionar como uma estrutura fechada e inacessível, o sistema é configurado para mostrar exatamente os caminhos e as variáveis de maior peso na tomada de decisão.

Isso permite que auditores e cientistas de dados identifiquem eventuais falhas, comprovem a imparcialidade das análises e forneçam justificativas claras para os usuários e órgãos reguladores.

Como a Serasa Experian utiliza o Deep Learning na era da transformação digital?

Na Serasa Experian, acreditamos que a transformação digital vai além da implementação de novas tecnologias — ela está no centro de um movimento que conecta inovação, sustentabilidade e inclusão.

Desde a introdução de modelos estatísticos tradicionais até a adoção de tecnologias como inteligência artificial e machine learning, evoluímos como a primeira e maior Datatech do país. Hoje, utilizamos o poder dos dados para empoderar indivíduos e organizações, oferecendo insights que permitem decisões mais seguras, personalizadas e eficientes.

Com a chegada do deep learning, atuante em um portfólio completo e flexível, ajudamos empresas que buscam não apenas crescer, mas também se prepararem, agora, para tomar as melhores decisões e prosperar em um futuro cada vez mais dinâmico e incerto. Nossos parceiros têm acesso a produtos e serviços feitos sob medida, garantindo uma abordagem sempre mais assertiva e alinhada às suas necessidades.

A atuação da Serasa Experian com deep learning nos posiciona como uma referência em tecnologia no Brasil e no mundo. Além de otimizar processos financeiros e aumentar a segurança das instituições, a adoção dessa ferramenta inspira outras empresas a explorarem inovações em seus próprios setores.

O resultado é um ecossistema mais robusto e competitivo, que promove o crescimento sustentável. Então, podemos afirmar: o uso do deep learning pela nossa marca prova que a tecnologia é uma aliada indispensável para superar desafios e criar novas oportunidades no mercado financeiro.

Quer saber como sua empresa pode se beneficiar dessas inovações? Entre em contato e descubra como transformar dados em decisões estratégicas!