Aprendizado de máquina x aprendizado profundo

Sep 05, 2023

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Terminologias como Inteligência Artificial (IA), Aprendizado de Máquina (ML) e Aprendizado Profundo estão na moda hoje em dia. As pessoas, no entanto, costumam usar esses termos de forma intercambiável. Embora esses termos estejam altamente correlacionados entre si, eles também têm características distintas e casos de uso específicos.

A IA lida com máquinas automatizadas que resolvem problemas e tomam decisões imitando as capacidades cognitivas humanas. Aprendizado de máquina e aprendizado profundo são os subdomínios da IA. Machine Learning é uma IA que pode fazer previsões com o mínimo de intervenção humana. Enquanto o aprendizado profundo é o subconjunto do aprendizado de máquina que usa redes neurais para tomar decisões, imitando os processos neurais e cognitivos da mente humana.

A imagem acima ilustra a hierarquia. Continuaremos explicando as diferenças entre aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Também ajudará você a escolher a metodologia adequada com base em sua aplicação e área de foco. Vamos discutir isso em detalhes.

O aprendizado de máquina permite que os especialistas "treinem" uma máquina, fazendo-a analisar conjuntos de dados massivos. Quanto mais dados a máquina analisa, mais resultados precisos ela pode produzir ao tomar decisões e previsões para eventos ou cenários invisíveis.

Os modelos de aprendizado de máquina precisam de dados estruturados para fazer previsões e decisões precisas. Se os dados não forem rotulados e organizados, os modelos de aprendizado de máquina falham em compreendê-los com precisão e se tornam um domínio de aprendizado profundo.

A disponibilidade de volumes gigantescos de dados nas organizações tornou o aprendizado de máquina um componente integral da tomada de decisões. Os mecanismos de recomendação são o exemplo perfeito de modelos de aprendizado de máquina. Serviços OTT como o Netflix aprendem suas preferências de conteúdo e sugerem conteúdo semelhante com base em seus hábitos de pesquisa e histórico de exibição.

Para entender como os modelos de aprendizado de máquina são treinados, primeiro veremos os tipos de ML.

Existem quatro tipos de metodologias em aprendizado de máquina.

Os modelos de aprendizado de máquina precisam de intervenção humana para melhorar a precisão. Pelo contrário, os modelos de aprendizagem profunda melhoram após cada resultado sem supervisão humana. Mas geralmente requer volumes de dados mais detalhados e longos.

A metodologia de aprendizagem profunda projeta um modelo de aprendizagem sofisticado baseado em redes neurais inspiradas na mente humana. Esses modelos têm várias camadas de algoritmos chamados neurônios. Eles continuam a melhorar sem intervenção humana, como a mente cognitiva que continua melhorando e evoluindo com a prática, revisitas e tempo.

Os modelos de aprendizado profundo são usados ​​principalmente para classificação e extração de recursos. Por exemplo, modelos profundos se alimentam de um conjunto de dados em reconhecimento facial. O modelo cria matrizes multidimensionais para memorizar cada característica facial como pixels. Quando você pede para reconhecer uma foto de uma pessoa a quem não foi exposto, ele a reconhece facilmente, combinando características faciais limitadas.

Abaixo estão algumas diferenças notáveis.

A escolha entre aprendizado de máquina versus aprendizado profundo é genuinamente baseada em seus casos de uso. Ambos são usados ​​para fazer máquinas com inteligência quase humana. A precisão de ambos os modelos depende se você está usando os KPIs e atributos de dados relevantes.

O aprendizado de máquina e o aprendizado profundo se tornarão componentes de negócios rotineiros em todos os setores. Sem dúvida, a IA automatizará totalmente as atividades de setores como aviação, guerra e carros em um futuro próximo.

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