Entenda as funções de cada uma das tecnologias
Quando falamos em Inteligência Artificial, Deep Learning e Machine Learning. Você provavelmente já deve ter se questionado: será que são a mesma coisa?
Na verdade, o correto é pensar em todas elas 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.
Mas o que de fato cada uma delas representa?
Das tecnologias de IA, o Machine Learning é uma ferramenta que pode acelerar a análise de um conjunto de dados. Já o Deep Learning, é uma parte mais intensa do Machine Learning, usada para analisar conjuntos de dados maiores e agir de forma mais autônoma.
O Machine Learning é qualquer abordagem que emprega algoritmos para filtrar dados e encontrar padrões. 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 com a finalidade de procurar oportunidades financeiras favoráveis;
- Máquinas inteligentes na Indústria 4.0;
- Um programa em busca de malware.
O Deep Learning possui um funcionamento 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.
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.
Qual a maneira rápida de separar o Deep Learning vs Machine Learning?
O aprendizado de máquina (Machine Learning) usa algoritmos para tomar decisões com base no que aprendeu com os dados. Já o aprendizado profundo (Deep Learning) 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.
