AI x Machine Learning x Deep Learning

Jun 16, 2023

Inteligência Artificial (IA), Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL) são três chavões que conquistaram o mundo da tecnologia nos últimos anos. Embora muitas vezes usados ​​de forma intercambiável, esses termos não são sinônimos. Neste blog, vamos nos aprofundar nas diferenças entre IA, ML e DL e fornecer alguns exemplos do mundo real de como cada um é usado.O que é Inteligência Artificial? Inteligência Artificial é um termo amplo usado para descrever a capacidade das máquinas de simular a inteligência humana. Em outras palavras, a IA envolve o desenvolvimento de algoritmos que permitem que as máquinas executem tarefas que normalmente requerem inteligência semelhante à humana, como resolução de problemas, raciocínio e aprendizado. IA é um campo amplo que abrange qualquer máquina ou sistema que possa executar tarefas que normalmente requerem inteligência humana, como raciocínio, resolução de problemas e aprendizado. A IA pode ser ainda classificada em duas categorias:1. AI estreita ou fraca : são sistemas projetados para realizar tarefas específicas, como reconhecimento de fala ou classificação de imagens. Esses sistemas são treinados em um conjunto de dados específico e só podem executar a tarefa para a qual foram projetados.2. IA geral ou forte : são sistemas que podem realizar qualquer tarefa intelectual que um ser humano possa realizar. Esse tipo de IA ainda não existe e é objeto de pesquisas em andamento. A IA tem inúmeras aplicações no mundo real, como no setor de saúde, onde pode ser usada para analisar registros médicos e diagnosticar doenças, e na indústria automotiva, onde pode ser usado para desenvolver carros autônomos.O que é Aprendizado de Máquina? O Machine Learning é um subconjunto da IA ​​que envolve o desenvolvimento de algoritmos que permitem que as máquinas aprendam com os dados. Em outras palavras, ML envolve treinar máquinas para reconhecer padrões em dados e, em seguida, usar esses padrões para fazer previsões sobre novos dados. ML é um subconjunto de IA que envolve o desenvolvimento de algoritmos que permitem que as máquinas aprendam com os dados. Os algoritmos de ML são projetados para melhorar seu desempenho ao longo do tempo, aprendendo com novos dados. O ML pode ser ainda classificado em três categorias:1. Aprendizagem Supervisionada:Isso envolve o treinamento de um modelo de ML em um conjunto de dados rotulado, onde a saída correta é conhecida, para fazer previsões sobre dados novos e não vistos.2. Aprendizado não supervisionado:Isso envolve o treinamento de um modelo de ML em um conjunto de dados não rotulado, onde a saída correta não é conhecida, a fim de descobrir padrões e relacionamentos nos dados.3. Aprendizagem por Reforço:Isso envolve treinar um modelo de ML para aprender por tentativa e erro, recebendo feedback na forma de recompensas ou penalidades. O ML tem inúmeras aplicações do mundo real, como no setor financeiro, onde pode ser usado para detectar fraudes e no indústria de marketing, onde pode ser usado para personalizar a publicidade.O que é Aprendizado Profundo? Deep Learning é um subconjunto de ML que envolve o desenvolvimento de redes neurais. As redes neurais são algoritmos projetados para imitar a estrutura do cérebro humano, com várias camadas de nós interconectados. Deep Learning envolve o treinamento dessas redes neurais em grandes quantidades de dados, permitindo que aprendam padrões complexos e façam previsões precisas. Deep Learning é particularmente útil em áreas como reconhecimento de imagem e fala, onde os dados são altamente complexos e difíceis de analisar usando algoritmos tradicionais de aprendizado de máquina. Algoritmos DL são projetados para simular a maneira como o cérebro humano funciona usando várias camadas de nós interconectados para aprender com os dados. O DL é particularmente adequado para tarefas como reconhecimento de imagem, reconhecimento de fala e processamento de linguagem natural. O DL tem sido fundamental no desenvolvimento de sistemas de IA que podem executar tarefas que antes eram consideradas impossíveis para máquinas, como derrotar jogadores humanos em jogos como Go e Chess ou identificando objetos em imagens com níveis de precisão quase humanos. Em conclusão, AI, ML e DL são tecnologias relacionadas, mas distintas, que estão transformando a maneira como vivemos e trabalhamos. IA é o termo mais amplo, abrangendo qualquer máquina que possa simular a inteligência humana, enquanto ML é um subconjunto de IA que envolve o desenvolvimento de algoritmos que permitem que as máquinas aprendam com os dados. DL é um subconjunto de ML que envolve o uso de redes neurais para aprender padrões complexos e fazer previsões precisas. Ao entender as diferenças entre essas tecnologias, podemos apreciar melhor suas aplicações no mundo real e o impacto que estão causando na sociedade. As perguntas técnicas da entrevista sobre ciência de dados podem ajudá-lo a entender mais sobre esse amplo tópico. O Deep Learning tem inúmeras aplicações do mundo real, como na indústria automotiva, onde pode ser usado para desenvolver veículos autônomos, e no setor de saúde, onde é pode ser usado para analisar imagens médicas.