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20 de junho, 2019

Deep Learning vs Machine Learning: entenda a diferença

Você sabe qual a diferença entre Deep Learning e Machine Learning? Talvez você pense que Inteligência Artificial é o mesmo que Machine Learning. E que também é o mesmo que Deep Learning. Acertamos? Na verdade, o correto é pensar nelas como camadas de uma cebola: a Inteligência Artificial é a casca externa que pode englobar uma variedade de tecnologias onde atuam, por baixo, o Machine Learning e o Deep Learning. Deep Learning vs Machine learning: entenda a diferença Das tecnologias de IA, o aprendizado de máquina, ou Machine Learning, é uma ferramenta que pode acelerar a análise de um conjunto de dados. Já o aprendizado profundo, ou Deep Learning, é uma parte mais intensa do Machine Learning, usada para analisar conjuntos de dados maiores e agir de forma mais autônoma. É incorreto usar os termos "aprendizagem profunda" e "aprendizado de máquina" para falarmos da mesma coisa. Para te mostrar, vamos dar uma olhada nas diferenças entre Deep Learning vs Machine Learning logo abaixo:

Uma visão geral de Machine Learning

O Machine Learning (ML) é qualquer abordagem que emprega algoritmos para filtrar dados e encontrar padrões, similar a uma máquina que executa uma função mecânica específica. O algoritmo executa a função definida pelo engenheiro ou programador e analisa os dados para fornecer uma resposta. Alguns exemplos de aprendizado de máquina:
  • Um aplicativo que encontrar oportunidades financeiras favoráveis;
  • Máquinas inteligentes na Indústria 4.0;
  • Um programa em busca de malware.
O aprendizado de máquina é automatizado, mas só até certo ponto. No Machine Learning, o programador ainda precisa fornecer uma orientação. Caso o algoritmo dê uma previsão ruim ou incorreta, é necessária uma intervenção humana.

Indo mais longe com o Deep Learning

Qualquer menção à aprendizagem profunda será seguida pelo termo "redes neurais" o conceito que liga as capacidades de processamento do cérebro humano ao Deep Learning. Isso não é totalmente incorreto, mas essa explicação tende a exagerar as capacidades do aprendizado profundo. O fato é que o Deep Learning funciona de forma semelhante ao ML, mas usando uma quantidade de dados maior. Ao invés de um ou dois algoritmos trabalhando ao mesmo tempo, o aprendizado profundo depende de um modelo mais sofisticado de algoritmos agrupados, chamado de rede neural artificial ou ANN (Artificial Neural Netwrok). Com isso, seus resultados parecem mais “inteligentes” ou sofisticados. Deep Learning vs Machine learning: entenda a diferença É essa rede neural artificial que é inspirada nos nossos cérebros, onde cada algoritmo representa um neurônio. O conjunto desses neurônios analisa continuamente os dados e atualiza suas previsões, assim como o nosso cérebro constantemente recebe informações e tira conclusões. Exemplos de aprendizado profundo incluem a identificação de rostos a partir de fotos ou vídeos e o reconhecimento de uma palavra falada. Uma grande diferença é que o Deep Learning, ao contrário do ML, se corrigirá no caso de uma previsão ruim, tornando a intervenção humana menos necessária. Se uma lâmpada, por exemplo, tivesse recursos de aprendizado profundos, ela poderia responder não apenas ao "escuro", mas também a frases como "não consigo ver" ou "onde está o interruptor de luz?".

Deep Learning vs Machine Learning: como escolher

Qual a maneira rápida de separar o Deep Learning vs Machine Learning? O aprendizado de máquina usa algoritmos para tomar decisões com base no que aprendeu com os dados. Já o aprendizado profundo usa algoritmos em camadas para criar uma rede neural artificial que toma decisões inteligentes por conta própria. Embora o Machine Learning possa parecer menos sofisticado do que o Deep Learning, ele não deve ser ignorado. O aprendizado de máquina faz sentido para conjuntos de dados menores, tarefas menos complicadas ou automação simples! Gostou de aprender a diferença entre Deep Learning vs Machine Learning? Aproveite e leia também nosso artigo sobre o futuro da Inteligência Artificial e veja o que esperar para os próximos anos.

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