Machine Learning e Deep Learning: entenda a diferença

Para você, é clara a diferença entre Machine Learning e Deep Learning? Dentro do universo da tecnologia, já falamos sobre diversos assuntos por aqui, de modo que pudemos compartilhar conceitos e oportunidades deste mercado que é tão vasto. Em linhas gerais, a inteligência artificial acaba dominando muito das pautas já que é um termo ainda novo, mas relativamente conhecido. Neste caminho, outras subdivisões deste mercado ainda têm muita oportunidade para explorarmos e esta é a ideia do nosso artigo de hoje.

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Inteligência Artificial

Entendemos por Inteligência Artificial qualquer técnica que capacite uma máquina a imitar a inteligência humana para fins comerciais ou pessoais. Para isso, a I.A. realiza a “leitura” de informações através de uma API (Application Programming Interface) que disponibiliza os dados necessários para que a interface da ocasião consiga se comunicar da forma correta.

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Um exemplo popular do uso da inteligência artificial é nos assistentes virtuais, que estão ganhando uma posição de destaque em diversas empresas. Com eles existe um alcance do conhecimento organizacional em escala, além da possibilidade do suporte ao cliente ser feita com conceito omnichannel (um único canal recebendo de vários outros).

O que é Machine Learning?

Também conhecido como aprendizado de máquina, o conceito de machine learning está associado à uma tecnologia onde o computador desenvolve a capacidade de aprender conforme a associação dos dados que lhe são apresentados, podendo ser eles imagens, números, textos, etc.

Os algoritmos de machine learning possuem estrutura diferente da programação “tradicional”. No método tradicional, é desenvolvido um conjunto de regras para gerar determinadas respostas pré-definidas, já os algoritmos de machine learning são criados quando inseridos no contexto da sua atuação, analisando as respostas que são esperadas nesta análise e criando suas próprias regras e perguntas.

Alguns exemplos de aplicação de machine learning: detecção de fraudes, sistemas de recomendação, mecanismos de busca, manutenção preditiva, etc.

Subdivisões do Machine Learning

Dentro do seu conceito, é possível aplicar subdivisões ao machine learning. São elas:

Aprendizagem Supervisionada: quando a máquina necessita de um profissional para inserir os dados e exemplos dos resultados esperados.

Aprendizagem Não-Supervisionada: este por sua vez é aquele que a máquina recebe uma quantidade significativa de dados para criar suas próprias análises e contextos. Esta subdivisão é recomendada quando não se sabe ao certo os padrões que se deseja encontrar.

Aprendizagem Semi-Supervisionada: como seu próprio nome diz, é uma aplicação híbrida entre aprendizagem supervisionada e aprendizagem não-supervisionada.

Aprendizagem Por Reforço: neste método, a máquina inicia seus trabalhos de modo não-supervisionado, porém, vai recebendo feedbacks ao longo de suas ações para ir aprendendo como agir corretamente.

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O que é Deep Learning?

Deep Learning (ou aprendizagem profunda) é uma das tecnologias por trás da Inteligência Artificial e trabalha igual ao cérebro humano para criar padrões e tomar decisões. Podemos interpretá-lo como um “subconjunto” do Machine Learning, onde são utilizadas redes neurais de alta profundidade e que são dependentes de um número maior de dados e treinamento para seu funcionamento correto.

Assim como o aprendizado humano que precisa de um nível de maturidade para ampliar seus conhecimentos, o deep learning faz uso de várias camadas de conteúdo e processamento para realizar a leitura e interpretação dos dados.

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Atualmente, um dos fatores que impedem a aplicação do deep learning em maior escala se deve ao fato de que ele necessita de muitos dados e, consequentemente, também precisa de um maior poder computacional.

Alguns exemplos de aplicação de deep learning: mecanismos de buscas, e-commerce, reconhecimento facial, reconhecimento de fala, visão computacional, etc.

Por fim, vale concluir que ambas as tecnologias realmente ainda são muito novas mas, ao mesmo tempo, já possuem diversas aplicações promissoras. Neste contexto, é muito importante continuarmos estudando e aprendendo para tirar o melhor proveito dessas tecnologias.

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