Os termos machine learning e deep learning explodiram junto com a inteligência artificial. Todos eles fazem parte da evolução que possibilita que máquinas pensem como seres humanos, entretanto, não são a mesma coisa.
Para entender as diferenças, você pode pensar que um evolui a partir do outro, sendo que machine learning (aprendizado de máquina) e deep learning (aprendizagem profunda) são pilares que sustentam a inteligência artificial. Sem eles, a IA não seria o fenômeno transformador que é hoje.
Durante a leitura, você vai conferir de forma mais detalhada:
O que é machine learning
O que são algoritmos
O que é deep learning
Comparação: machine learning x deep learning
Além dos tópicos acima, também vamos falar sobre como essas tecnologias se relacionam para viabilizar a inteligência artificial que conhecemos hoje e utilizamos no dia a dia e nos negócios.
O que é Machine Learning?
Machine learning, ou aprendizado de máquina, é o uso de algoritmos para organizar dados, reconhecer padrões e fazer com que computadores possam aprender com esses modelos e gerar insights inteligentes sem necessidade de pré-programação.
O que são algoritmos?
Algoritmos são regras que mostram o passo-a-passo necessário para a realização de um problema. Por meio de uma sequência lógica, definida e finita de instruções, eles determinam o caminho a seguir para executar uma tarefa.
De uma forma mais geral, podemos dizer que machine learning é a área da ciência da computação que permite tornar a inteligência artificial real. O conceito de IA surgiu faz muito tempo, já em 1956, mas na época ainda faltavam as tecnologias capazes de colocar a teoria em prática. Com o aprendizado de máquina, computadores puderam encontrar respostas sem que fossem especificamente programados para procurá-las.
Os algoritmos de machine learning aprendem a partir dos dados a eles submetidos e, assim, as máquinas são treinadas para aprender a executar diferentes tarefas de forma autônoma. Logo, ao serem expostas a novos dados, elas se adaptam a partir dos cálculos anteriores e os padrões se moldam para oferecer respostas confiáveis. O que isso quer dizer, na prática? Em vez de programar regras em um computador e esperar o resultado, com machine learning, a máquina aprenderá essas regras por conta própria.
Da mesma forma que a inteligência artificial não é recente, machine learning também não é uma ciência nova. No início, suas aplicações eram limitadas pela falta de dados e de tecnologias capazes de processá-los de forma veloz e eficiente. Hoje, a grande quantidade de dados disponíveis e o avanço da computação permitiram o desenvolvimento de algoritmos muito mais complexos e rápidos, que trouxeram um novo impulso para machine learning. É o caso de deep learning.
O que é Deep Learning?
Deep learning, ou aprendizagem profunda, é a parte do aprendizado de máquina que, por meio de algoritmos de alto nível, imita a rede neural do cérebro humano.
Para chegar ao nível de aprendizagem profunda mais avançado, o princípio da redes neurais artificiais foi desenvolvido para suportar camadas discretas, conexões e direções de propagação de dados. Assim, os dados são submetidos a várias camadas de processamento não lineares que simulam a forma de pensar dos neurônios.
De forma simplificada, podemos dizer que deep learning são esses algoritmos complexos construídos a partir de um empilhamento de diversas camadas de “neurônios”, alimentados por quantidades imensas de dados, que são capazes de reconhecer imagens e fala, processar a linguagem natural e aprender a realizar tarefas extremamente avançadas sem interferência humana. A principal aplicação dos algoritmos de Deep Learning são as tarefas de classificação, em especial, reconhecimento de imagens.
Deep Learning x Machine Learning
Machine Learning |
Deep Learning |
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O que é |
É a ciência de fazer com que computadores realizem ações sem precisarem ser programados para tal. |
É um tipo de algoritmo mais sofisticado de machine learning, construído a partir do princípio das redes neurais. |
Como funciona |
Os algoritmos podem ser abastecidos com dados e então aprender por conta própria para fazer predições e orientar decisões a partir de modelos. |
Diferentemente dos primeiros algoritmos existentes, é capaz de suportar e trabalhar com big data e funcionar como uma mente própria através de sobreposição de camadas não lineares de processamento de dados. |
Quando surgiu |
Começou a ser desenvolvido nos anos 80, como a primeira forma de colocar em práticas os conceitos de inteligência artificial. |
Se desenvolveu a partir de 2010 com o surgimento de computadores poderosos e o aumento dos dados acessíveis, tornando possível os avanços de aprendizado de máquina. |
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