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Deep Learning: Difícil explicar ou entender?

Você não consegue entender ou não consegue explicar?

Vamos compartilhar com vocês três das melhores práticas para explicar Deep Learning para aquelas pessoas que não fazem ideia do que estamos falando.


1. Analogias são suas amigas

Você sabia que Deep Learning é como uma cozinha? Sim, isso mesmo! Assim como em uma cozinha, em Deep Learning temos uma série de ingredientes (dados), que são processados por uma série de técnicas (algoritmos) para produzir um resultado final (modelo). E assim como na cozinha, a qualidade dos ingredientes e a habilidade do chef (cientista de dados) podem fazer toda a diferença no resultado final.


2. Evite jargões e termos técnicos

Deep Learning é uma área que está repleta de jargões e termos técnicos, o que pode ser bastante intimidador para quem está começando. Por isso, é importante evitar esses termos o máximo possível e explicar as coisas de maneira simples e direta. Por exemplo, em vez de falar sobre redes neurais convolucionais ou algoritmos de backpropagation, tente explicar que essas são apenas ferramentas que nos ajudam a processar dados de maneira eficiente e a tomar decisões mais precisas.


3.Use exemplos concretos

Uma das melhores maneiras de explicar Deep Learning é por meio de exemplos concretos. Mostre às pessoas como a tecnologia está sendo usada na vida real, desde a identificação de objetos em fotos até a tradução automática de idiomas. Além disso, tente encontrar exemplos que sejam relevantes para a vida da pessoa que está ouvindo. Se ela é um profissional de marketing, por exemplo, mostre como o Deep Learning pode ser usado para melhorar a segmentação de público-alvo e personalização de mensagens.

E aí, gostaram das dicas? Espero que elas ajudem a tornar a explicação de Deep Learning mais acessível e divertida para todos!


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