Aprendizado de máquina x aprendizado profundo – principais diferenças

Terminologias como Inteligência Artificial (IA), Aprendizado de Máquina (ML) e Aprendizado Profundo estão em alta atualmente. As pessoas, entretanto, costumam usar esses termos de forma intercambiável. Embora esses termos estejam altamente correlacionados entre si, eles também possuem 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.

Aprendizado de máquina em poucas palavras

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, vamos primeiro ver os tipos de ML.

Existem quatro tipos de metodologias em aprendizado de máquina.

• Aprendizado supervisionado – Ele precisa de dados rotulados para fornecer resultados precisos. Muitas vezes, requer aprender mais dados e ajustes periódicos para melhorar os resultados.
• Semissupervisionado – É uma camada intermediária entre aprendizagem supervisionada e não supervisionada que exibe a funcionalidade de ambos os domínios. Pode fornecer resultados em dados parcialmente rotulados e não requer ajustes contínuos para fornecer resultados precisos.
• Aprendizagem não supervisionada – descobre padrões e insights em conjuntos de dados sem intervenção humana e fornece resultados precisos. Clustering é a aplicação mais comum de aprendizado não supervisionado.
• Aprendizagem por reforço – O modelo de aprendizagem por reforço requer feedback constante ou reforço à medida que novas informações chegam para fornecer resultados precisos. Ele também usa uma “Função de Recompensa” que permite a autoaprendizagem, recompensando os resultados desejados e penalizando os errados.

Aprendizagem profunda em poucas palavras

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.

• Redes Neurais Convolucionais (CNN) – Convolução é o processo de atribuir pesos a diferentes objetos de uma imagem. Com base nesses pesos atribuídos, o modelo CNN o reconhece. Os resultados são baseados em quão próximos esses pesos estão do peso do objeto alimentado como um conjunto de trem.
• Rede Neural Recorrente (RNN) – Ao contrário da CNN, o modelo RNN revisita os resultados e pontos de dados anteriores para tomar decisões e previsões mais precisas. É uma réplica real da funcionalidade cognitiva humana.
• Generative Adversarial Networks (GANs) – Os dois classificadores na GAN, o gerador e o discriminador, acessam os mesmos dados. O gerador produz dados falsos incorporando feedback do discriminador. O discriminador tenta classificar se um determinado dado é real ou falso.

Diferenças salientes

Abaixo estão algumas diferenças notáveis.

Machine Learning vs. Deep Learning – Qual é o melhor?

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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