Principais diferenças entre Machine Learning e Deep Learning

Vamos apontar aqui as principais diferenças entre machine learning e deep learning, para você se informar sobre estas novas soluções tecnológicas que crescem exponencialmente e pouca gente vê.

O que é machine learning?

Machine learning nada mais é do que uma forma de utilização de algoritmos para efetuar a coleta de dados e, através dessa coleta, determinar algum padrão de comportamento.

Através deste mapeamento comportamental do usuário, é possível prever algum fato que ainda irá acontecer.

Isso é extremamente relevante para traçar estratégias empresariais em diversas áreas, como segurança da informação, marketing digital, desenvolvimento de softwares, entre outros.

E o que dizem sobre a informação ser a moeda mais valiosa do mundo atual é realmente verdade. Pois se uma empresa consegue antever o que seu público deseja, as chances de ser bem-sucedida no empreendimento aumentam bastante.

O nome surgiu logo quando se iniciaram os estudos e desenvolvimento da inteligência artificial. A aprendizagem das máquinas através de algoritmos inclui algumas técnicas como programação lógica indutiva, árvore de aprendizado, redes bayesianas, agrupamento, dentre outros.

Com isso, não há mais necessidade de implementar rotinas de software, com instruções individualizadas para cada tarefa em particular.

Em vez disso, a máquina recebe uma espécie de treinamento utilizando uma enorme quantia de dados coletados e algoritmos, que fazem com que a máquina aprenda como a tarefa deva ser executada, dispensando instruções.

A área de visão computacional, sem dúvida, sofreu uma enorme evolução em razão do machine learning, ainda que seja necessário um intenso trabalho manual para que uma tarefa seja realizada.

Para que fosse possível identificar o início e o fim de um objeto, por exemplo, era necessário que alguém escrevesse classificadores como filtros detectores de extremidades de imagens para que o software reconhecesse o limite dimensional do objeto.

Em seguida era necessário haver detectores de formato, para que a máquina reconhecesse uma imagem específica de um objeto e compreendesse que em razão de seu formato octogonal e de seus dizeres, tratava-se, por exemplo de uma placa de trânsito.

A partir de classificadores desenvolvidos manualmente é que foi possível construir algoritmos que reconhecessem uma imagem de um objeto e aprendessem a informação nele contida.

O que é Deep Learning?

Inicialmente, vale dizer que deep learning é uma técnica para que se implemente o machine learning, baseada em redes neurais.

Redes neurais artificiais, por óbvio foram inspiradas nas redes neurais autênticas de nossos próprios cérebros, e compreendem nossas interconexões de informações, nossos neurônios e demais componentes.

Estas redes neurais possuem camadas discretas sem contar as conexões e direções para que dados sejam propagados. O que se distingue de nosso cérebro, onde um neurônio qualquer pode se conectar com outro até determinada distância física.

Na primeira camada do deep learning, uma imagem, por exemplo, pode ser fracionada em pedaços menores recebidos pela rede neural.

Em seguida, neurônios individuais transmitem os dados à segunda camada, que executa sua tarefa e transmite para a terceira camada, e assim sucessivamente até a saída na camada final.

Essas redes neurais, quando se tornaram gigantescas, com uma quantidade absurda de dados tornam-se ferramentas imprescindíveis às organizações empresariais.

Se retornarmos ao exemplo da placa de trânsito, a rede neural precisa ser treinada com milhares de imagens para que o algoritmo seja calibrado para reconhecer com mais exatidão do que um humano a informação de forma correta.

Essa taxa de acerto em razão do deep learning, pode identificar desde memes de redes sociais até células cancerosas no sangue de uma pessoa. Isso torna a segurança da informação, o marketing digital e outros softwares muito mais precisos.

Assim o deep learning divide um bloco de dados e informações em várias tarefas menores que podem estender todo o campo de atuação do machine learning. Seja para prever a hora em que seu bebê vai chorar, seja para dirigir um carro sozinho.

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