Para falarmos a respeito de Deep Learning, precisamos primeiro entender o que significa e de onde vem.
A Deep Learning (aprendizado profundo) é uma área de Machine Learning (aprendizado de máquina), que por sua vez é uma área dentro da Inteligência Artificial. A imagem abaixo extraída de um artigo do site olhar digital, esclarece muito bem isso. Caso queira saber mais leio o artigo na integra. https://olhardigital.com.br/alem_da_infra/noticia/as-diferencas-entre-inteligencia-artificial-machine-learning-e-deep-learning/72678.
A Deep Learning utiliza outra técnica muito conhecida, que são as redes neurais. Essa técnica vem sendo desenvolvida desde 1950 e está se tornando extremamente promissora com a sua aplicação dento do campo da inteligência artificial. As redes neurais, como a imagem de capa deste artigo sugere, são redes aninhadas de neurônios que: recebem uma informação, avaliam dentro da sua função e depois repassam a outro neurônio, e este processo é repetido até que a decisão seja tomada.
Agora você já sabe do que estamos falando, então vamos contextualizar, pense no seguinte: Você participará de um processo de implantação de um sistema de emissão de Nota Fiscal de Serviços Eletrônica (NFS-e), onde será o responsável pelo suporte aos usuários do sistema.
Para que isto aconteça você precisa, de um APRENDIZADO PROFUNDO sobre o funcionamento do sistema, sobre as configurações, sobre a regra de negócio e sobre o próprio atendimento ao usuário. Neste ponto paramos para avaliar, de maneira simplificada, todo o seu processo de aprendizado.
Passo a passo:
- Primeiro você recebe uma série de informações a respeito do sistema.
- Depois você começa a utilizá-lo para assimilar o uso das funcionalidades.
- Após esse processo, você busca assimilar com um treinamento mais avançado com mais informações a respeito das configurações, considerando toda a regra de negócio e possibilidades de uso do sistema.
- Por fim, começa a realizar os atendimentos aos usuários tomando decisões a respeito do que ele deve ou não fazer de acordo com informações e critérios fornecidos por ele.
Você como um ser humano, possui todo um processo de tomada de decisão. Para que este processo ocorra, precisa de estímulos e informações, e caso estes não sejam suficientes a decisão pode sair parcial e não atender a sua necessidade. Voltando ao caso acima imagine você o contribuinte entra em contato desejando saber qual a sua senha de acesso ao sistema, se ele apenas lhe fornecer o nome talvez não seja suficiente para que você possa lhe informar e então você precisará questioná-lo a respeito de dados mais consistentes como por exemplo o CNPJ da empresa. Saber que aquele dado não era suficiente para que você respondesse com exatidão a pergunta inicial já é uma tomada de decisão, mesmo que não atende a necessidade inicial, então ele precisou lhe fornecer outro dado para que você pudesse chegar além.
Em Deep Learning este é o processo de imitação do pensamento humano, repetindo o passo a passo, com termos mais técnicos, temos:
- Input (entrada dos dados).
- Treinamento do algoritmo.
- Expansão da rede neural (aumento do número de neurônios) e retreinamento do algoritmo.
- Output (Saída, implementação e tomada de decisões).
Em um mesmo cenário você poderá ter diferentes decisões (output), de acordo os dados informados pelo contribuinte durante o atendimento (input), que são regidos pela mesma lei (algoritmo), e que possuem diferentes critérios (peso) de acordo com as suas necessidades.
Então, após um certo tempo, a demanda de suporte cresce e ao invés de aumentar a equipe vocês implantam uma ferramenta online de auto-atendimento com uso da Deep Learning. O que você acha, legal hein?
Mapeando o funcionamento do processo de decisão do ser humano, correlacionando e compreendendo os passos citados acima, podemos afirmar que todo e qualquer processo de decisão, ou de checagem, realizado em relação aquilo que é inerente as atividades da prefeitura, pode ser realizado por algoritmos de Deep Learning implementados em ferramentas de gestão e operacionais do município.
É importante deixar claro, que não há como implementar um projeto exclusivamente de Deep Learning, ele fará parte de projetos mais elaborados que possuam fases ou ferramentas que necessitem de tomadas de decisões repetidamente. Como há um esforço importante para a implementação de um projeto que adote Deep Learning, este deve ser bem a respeito para que não seja subutilizado.
Você leitor sabe que para nós o seu feedback é muito importante, então podemos continuar falando sobre Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning. Coloque nos comentários uma ideia de projeto da área púbica que possa utilizar inteligência artificial, Machine Learning e Deep Learning e então discutiremos nos próximos artigos, até mais.
Autor: Rubsney Silva do Nascimento, Analista de Sistemas, graduado pela UTFPR, gestão de projetos e especialista na operacionalização e fiscalizações do Imposto Sobre Serviços.
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