Deep learning: o que é e suas vantagens

Entenda como o método de Deep Learning aumenta a possibilidade de ganhos com a Inteligência Artificial na sua empresa
7 Min
deep learning

A tecnologia torna-se cada vez mais presente na gestão de negócios, seja qual for o ramo de atuação. No âmbito da Inteligência Artificial, o Deep Learning tem destaque enquanto uma inovação que auxilia na gestão de negócios.

Os estabelecimentos do setor alimentício, como restaurantes, bares, lanchonetes, mercados e afins, têm muito a usufruir desse método. As melhorias que ele proporciona vão desde a otimização do estoque e previsão de demanda, até melhorias na experiência do cliente.

Continue a leitura para entender o conceito de Deep Learning e descobrir como ele pode se aplicar à realidade do seu negócio!

O que é deep learning?

A Deep Learning — “aprendizagem profunda”, em tradução — é um método que se baseia na busca de aprendizagem avançada. Usado no desenvolvimento de softwares para diferentes aplicações, ele utiliza um conjunto de algoritmos para gerar automaticamente novas formas de interação.

Dentro do conceito de Inteligência Artificial está o Machine Learning, ou aprendizado das máquinas, método no qual a máquina reúne e organiza os dados, fornecendo respostas de forma independente e automatizada a partir de uma lógica de instruções recebidas.

O Deep Learning é um tipo de Machine Learning. Ele capta informações e as interpreta, produzindo resultados dinâmicos ao processar dados aparentemente desconectados. Com isso, ele é capaz de:

  • reconhecer padrões;
  • entender falas;
  • ler textos;
  • classificar imagens.

Nesse sentido, é como se a máquina conseguisse pensar e compreender sozinha as informações obtidas, conforme o que lhe é previamente programado — basicamente, ela consegue aprender. Tais informações podem ser usadas para produzir interações, como assistentes virtuais, chatbots e recomendações personalizadas.

Método supervisionado e não supervisionado

É interessante ressaltar que o Deep Learnig é baseado em dois conceitos de aprendizado:

  • método de aprendizado supervisionado: a máquina aprende a classificar as informações com base em um conjunto de dados pré-estabelecidos;
  • método de aprendizado não supervisionado: o cruzamento de dados depende das variáveis inseridas, ou seja, não há dados pré-definidos para a Inteligência Artificial usar como referência. 

Quais os benefícios do seu uso?

Aplicar o Deep Learning à gestão do seu empreendimento pode trazer uma série de vantagens e alavancar os seus resultados. Confira, a seguir, as principais.

Melhoria no reconhecimento de padrões

O Deep Learning é capaz de identificar e classificar padrões altamente complexos de dados, como imagens e áudios.

A alta precisão e eficiência desse reconhecimento geram oportunidades de mapear as informações e ajudar a mapear toda a complexidade envolvida.

Maior acurácia em tarefas de análise de dados

O Deep Learning pode ser utilizado para análise de grandes conjuntos de dados, permitindo percepções e padrões que seriam difíceis ou impossíveis de serem descobertos manualmente.

Isso aumenta a capacidade de tomada de decisões, pois são oferecidas informações importantes para conseguir elaborar qualquer tipo de estratégia.

Melhoria na qualidade de produtos e serviços

Com a ajuda do Deep Learning, as empresas podem criar produtos e serviços mais sofisticados.

As informações coletadas do mapeamento desenvolvido ao longo de todo o processo de conhecimento da máquina, gera informações precisas sobre as necessidades e desejos dos clientes. Isso ajuda a construir produtos e serviços que sejam mais próximos a essas urgências.

Redução de custos e tempo de desenvolvimento

O Deep Learning permite a criação de modelos complexos de forma automatizada, o que pode reduzir significativamente o tempo e o custo de desenvolvimento dos produtos e serviços.

As tarefas repetitivas que demandam horas de operação e são prejudicadas em termos de eficiência, podem ser substituídas por automatização.

Personalização de experiências

Os dados coletados pelo Deep Learning podem ser utilizados de diferentes maneiras para melhorar a experiência com o cliente.

Ao criar experiências personalizadas para os clientes, considerando suas preferências e comportamentos de consumo, aumenta-se a satisfação do cliente e a fidelidade à marca.

Melhoria na eficiência de processos

O deep learning pode ser aplicado em diversas áreas de uma empresa, desde o gerenciamento de estoque até o atendimento ao cliente, para otimizar processos e reduzir o tempo e custo de operações.

Detecção de fraudes

O deep learning pode ser utilizado para identificar possíveis fraudes, analisando padrões de comportamento e transações que possam indicar atividades suspeitas.

Melhoria na segurança

O Deep Learning pode ser usado para melhorar a segurança de sistemas e redes, identificando e respondendo rapidamente às ameaças e vulnerabilidades.

A segurança é um fator importante para aumentar a sensação positiva que as pessoas têm com a sua marca. As empresas perdem notoriedade e visibilidade quando sofrem ataques de hackers e afins.

Otimização do estoque

O uso do Deep Learning possibilita a otimização do estoque do estabelecimento. Isso é feito ao combinar informações como frequência de compra de matéria-prima e principais produtos necessários para o funcionamento do negócio.

Essa é a solução ideal para reduzir perdas de alimentos no estoque pelo vencimento do prazo de validade, especialmente quando se tratam de insumos altamente perecíveis. Outro benefício para o estoque é evitar a falta de determinados produtos usados no preparo das refeições.

Previsão de demanda

O uso dessa tecnologia também é a solução para a previsão de demandas em potencial por produtos específicos, com sugestões de compras para o reabastecimento do estoque conforme o necessário. Assim, evitam-se aquisições acima da demanda e também a falta de reabastecimento.

Tal cuidado é fundamental para evitar impactos no capital de giro da loja. Quando se trata de delivery, a previsão de demanda também ajuda, inclusive, na hora de estimar o tempo das entregas com base nas distâncias percorridas.

Automação do ciclo de vendas

O ciclo de vendas envolve todas as etapas para a venda do seu serviço ao cliente. Ele se inicia a partir do primeiro contato que ele tem com o estabelecimento e acaba na entrega do pedido ou em etapas pós-vendas.

A aplicação do Deep Learning permite automatizar esse ciclo, tornando-o mais rápido e dinâmico. Isso é possível graças à análise mais aprofundada do comportamento e hábito de consumo dos clientes, possibilitando tomadas de decisões mais precisas e de forma automática. Com isso, economiza-se tempo, e as chances de erros são reduzidas.

Melhoria na experiência do cliente

Outra importante vantagem do uso do Deep Learnig tem relação com a experiência e fidelização de clientes. Afinal, essa tecnologia permite a realização de pedidos por meio de mensagens ou até mesmo por comandos de voz para um atendente virtual.

Além disso, consegue oferecer sugestões personalizadas, aumentando a satisfação do cliente. Todas essas facilidades tornam o serviço mais ágil, característica altamente valorizada no mercado atual.

Entender sobre a aplicação do Deep Learning ao ramo alimentício é indispensável para aproveitar as oportunidades que essa tecnologia oferece. Por isso, mantenha-se em constante atualização em relação às práticas e tendências desse método para alcançar os melhores resultados em seu negócio.Chegou o momento de você aproveitar ao máximo da Inteligência Artificial e todos os seus benefícios, conheça o Anota AI para o seu negócio!

Por iFood

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