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      Deep Learning: como aplicar na prática?

      1 ano atrás - por:

      deep learning

      O Deep Learning é um conceito intimamente ligado à transformação digital e pode ser amplamente usado pelas empresas. Cada vez mais, as organizações estão em busca de aprimorar os seus processos e reduzir os custos, de modo a conquistar clientes e se destacar no mercado. Nesse sentido, a adoção da tecnologia deixou de ser vista como um gasto e se tornou um investimento indispensável.

      Pensando em aumentar os seus conhecimentos sobre o assunto, preparamos este conteúdo no qual explicamos o que é o Deep Learning, como ele se diferencia do Machine Learning e as suas aplicações voltadas para melhorar a relação com os distribuidores do seu negócio.

      Ficou interessado? Então, continue a leitura do nosso artigo até o fim!

      O que é Deep Learning?

      Traduzindo para o português, o termo Deep Learning significa aprendizado profundo. É uma área da Inteligência Artificial que busca estudar de forma mais realista o comportamento do cérebro humano, de modo que sejam desenvolvidos algoritmos cada vez mais inteligentes e capazes de processar com eficiência uma grande quantidade de dados. Em outras palavras, o objetivo do Deep Learning é transformar uma massa disforme de dados em informações, com base em correlações e padrões, por meio da criação de redes neurais artificiais.

      Mesmo parecendo ser algo recente, na década de 50 já existiam estudos voltados ao Deep Learning. No entanto, a limitação de processamento dos computadores da época representava um entrave ao prosseguimento dos estudos. No entanto, hoje, essa área está em franca expansão, visto que o poder computacional das máquinas aumentou consideravelmente.

      Como o Deep Learning se diferencia do Machine Learning?

      Assim como o Deep Learning, o Machine Learning (aprendizado de máquina) é uma subárea da Inteligência Artificial. A principal diferença entre os dois conceitos é que, justamente, o primeiro também é subárea do segundo. Nesse sentido, o Deep Learning tem uma quantidade maior de camadas de conexões e neurônios, sendo que no Machine Learning esse número é de, no máximo, cinco.

      Como aplicar o Deep Learning para otimizar a relação com distribuidores?

      Com base no que dissemos até agora, é possível aplicar o Deep Learning de diversas formas. Muitas empresas conhecidas do grande público usam o aprendizado profundo na hora de fazer, por exemplo, análises de dados sobre o mercado e os hábitos de consumo dos clientes. Dessa forma, é possível aprimorar continuamente o atendimento e o relacionamento com o consumidor. Sobre os distribuidores, é possível usar o Deep Learning na hora de:

      • otimizar o estoque;
      • prever o comportamento da demanda com base em dados coletados pelo Deep Learning;
      • automatizar o processo de vendas.

      Como vimos, o Deep Learning (ou aprendizado profundo) é uma subárea do Machine Learning e tem diversas aplicações. Por ser composta de várias camadas de conexões e neurônios artificiais, permite analisar uma grande massa de dados e fornecer informações mensuráveis, de modo que os gestores podem propor diversas melhorias com base neles.

      Viu como o Deep Learning pode gerar impactos no seu negócio? Aproveite para compartilhar este conteúdo nas redes sociais!

      Por:
      eSales
      do autor

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