Machine learning, deep learning e como ambos se complementam

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Embora todos métodos tenham o mesmo objetivo – extrair insights, padrões e relações que podem ser usados nas tomadas de decisões – eles possuem abordagens e capacidades diferentes.

Conforme abordamos em um dos artigos publicados no blog, Inteligência Artificial engloba um escopo muito amplo de dados, métodos e estratégias. Levando isso em consideração, existem dois pilares que sustentam a inteligência artificial e sem eles a IA não seria o fenômeno transformador que é hoje. Estamos falando de duas categorias de Inteligência Artificial que são frequentemente misturadas: Machine Learning e Deep Learning (Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo).

De acordo com Arthur Samuel – cientista da computação e pioneiro no campo de jogos de computador, inteligência artificial e machine learning – “Machine learning é a área de estudo que dá aos computadores a capacidade de aprender sem uma programação explícita e específica”. Perfeito! Mas afinal, o que ele quis dizer com isso?

Machine learning usa uma abordagem interativa para aprender com dados, ou seja, o aprendizado pode ser facilmente automatizado. Logo, o método consegue acessar um grande número de dados, analisa-los e aprender a partir deles sem que seja explicitamente programado para isso. É uma espécie de sistema autodidata.

O mecanismo fornece aos sistemas a capacidade de aprender e melhorar automaticamente a partir de cada experiência, sem ser programado. Machine learning se concentra no desenvolvimento de programas de computador que podem acessar informações e em seguida usá-los para aprender por si mesmos.

Já deep learning é responsável por avanços recentes em visão computacional, reconhecimento de fala, processamento de linguagem natural e reconhecimento de áudio.

O método combina avanços no poder computacional e tipos especiais de redes neurais para aprender padrões complicados em grande quantidade de dados. Deep learning é uma técnica de aprendizado da máquina que ensina os computadores a fazer o que é natural aos seres humanos – aprender pelo exemplo. Deep learning é uma tecnologia-chave por trás dos carros sem motorista, o que lhes permite reconhecer um sinal de parada ou distinguir um pedestre de um poste de luz. É a chave para o controle de voz em dispositivos como telefones, tablets e TVs. Deep learning vem recebendo muita atenção ultimamente e por boas razões – está alcançando resultados que não eram possíveis alguns anos atrás.

Com deep learning, um modelo de computador aprende a executar tarefas de classificação diretamente de imagens, texto ou som. Modelos de deep learning podem alcançar precisão de última geração, às vezes excedendo o desempenho em nível humano. O método já é utilizado em negócios reais e consegue desempenhar tarefas como reconhecimento facial e identificação de quem está nas suas fotos nas redes sociais, por exemplo.

Deep learning – subconjunto da machine learning – utiliza dados como entrada e toma decisões intuitivas e inteligentes usando uma rede neural artificial empilhada em camadas. Por outro lado, machine learning toma os dados como uma entrada, analisa esses dados, tenta dar sentido a eles – com base no que aprendeu ao ser treinado – trabalhando exclusivamente com dados estruturados, ou seja, há uma necessidade de estruturação e tratamento dessas informações em bancos de dados.

É possível observar e entender que, o conjunto desses três métodos, IA, machine learning e deep learnig, é possível sim produzir automaticamente modelos capazes de analisar informações complexas, entregar resultado mais rápido e preciso e, ao construir modelos precisos, uma organização tem mais chances de identificar oportunidades, evitar riscos desconhecidos e criar estratégias específicas para diversas necessidades institucionais.



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