Ambos termos se referem a segmentos da Inteligência Artificial, fenômeno tecnológico que está revolucionando a indústria. Porém, têm objetivos diferentes; entenda.
Machine Learning e Deep Learning são duas vertentes da Inteligência Artificial, que estão trazendo diversos benefícios para empresas de todas as áreas. Fazem isso, pois entendem os problemas do cliente e oferecem soluções eficazes.
Apesar de terem o mesmo objetivo: tornar a tecnologia o mais próximo possível do pensamento humano, alcançam-no de formas diferentes. Mas como fazem isso? Entenda o que são e como os mecanismos da Inteligência Artificial estão inovando o mercado.
Inteligência Artificial (IA)
Tema de muitos filmes de ficção, a Inteligência Artificial se tornou uma realidade bem próxima de todos. O propósito da IA é tornar computadores capazes de simular o raciocínio humano de forma autônoma, ou seja, sem interferência humana.
A Inteligência Artificial se aproxima do pensamento cognitivo a partir da análise de dados. A melhor parte dessa tecnologia é sua capacidade de se desenvolver sozinha: quanto mais dados analisa, mais semelhante fica da lógica humana.
Machine Learning e Deep Learning
O Machine Learning, ou aprendizado de máquina, é um desdobramento da Inteligência Artificial, assim como o Deep Learning, ou aprendizagem profunda. Os dois desempenham suas funções, a partir do entendimento intuitivo e reprodução de padrões do comportamento humano. Para entender melhor, vamos defini-los separadamente.
Aprendizado de Máquina
A partir da Inteligência Artificial, o Machine Learning oferece soluções assertivas e prevê cenários para melhorar o desempenho e reduzir prejuízos de uma empresa. Esse tipo de computação cognitiva se aprimora, por meio de algoritmos, conforme é alimentado com informações e dados.
O sistema se adapta a todas situações e oferece as melhores soluções para problemas, a partir de tentativas e erros. Quanto mais problemas resolve, mais se capacita para os próximos. Em um ciclo de aprendizado contínuo e independente, o desenvolvedor pode ser dispensado e o programa se atualiza sozinho.
O serviço de gerenciamento de problemas costumava ser feito por humanos, em específico, analistas de risco. Com o Machine Learning, o processamento de infinitos dados é feito rapidamente e com baixo custo, tornando-se rentável para os negócios.
Os algoritmos de Machine Learning podem ser:
- Supervisionados – Ainda requerem a presença de um programador humano para alimentar o computador com informações e dar feedbacks sobre as soluções apresentadas;
- Não Supervisionados – Tudo é feito de forma independente pelo computador, inclusive, a autoavaliação de suas soluções.
Em casos não supervisionados, aparece o recurso Deep Learning.
Aprendizagem Profunda
Outro alongamento da Inteligência Artificial, o Deep Learning, como o nome já diz, se aprofunda ainda mais em compreender o cérebro humano e reproduzi-lo fielmente. Baseado nas redes neurais – modelos computacionais inspirados pelo sistema nervoso central –, buscam entender como os neurônios absorvem as novidades.
Esse sistema é utilizado como uma forma de revisar as soluções que o Machine Learning oferece. O objetivo dele é funcionar como um cérebro que consegue absorver mais informações.
O Deep Learning costuma ser aplicado em atividades associadas à classificação de grupos de dados, como o algoritmo do Google Imagens. Porém, pode ser aplicado em qualquer área que precise de um bom processamento de dados. Ele é usado, por exemplo, eme sistemas de automóveis autônomos.
Principais diferenças
Conclui-se, então, que o Deep Learning faz parte do Machine Learning, porém, nem todo Machine Learning é Deep Learning. Os dois são subordinados um ao outro. A diferença dos sistemas é a profundidade da análise de dados e a autonomia que possuem.
O Deep Learning é intuitivo, usa apenas os algoritmos para realizar suas análises e não possui intervenção humana nem para selecionar os dados a serem processados, algo que o Machine Learning exige, quando é supervisionado.
Para exemplificar a utilidade desses sistemas, podemos citar o Google Tradutor. Em 2016, implantaram uma tecnologia de Deep Learning, a fim de aprimorar as traduções. Até essa implementação, o site fazia as traduções separando frase por frase. Por isso, em casos de textos grandes, perdia-se a coerência e a coesão.
Com o aprendizado de máquina aprofundado – união de Machine e Deep Learning –, o serviço passou a adaptar as traduções aos contextos em quais estavam inseridas.
