Aprendizado de Máquina vs. Aprendizado Profundo – Diferenças Chave

Terminologias como Inteligência Artificial (IA), Aprendizado de Máquina (AM) e Aprendizado Profundo são muito discutidas atualmente. No entanto, as pessoas frequentemente usam esses termos de forma intercambiável. Embora esses termos estejam fortemente relacionados entre si, eles também têm características distintas e casos de uso específicos.

A IA lida com máquinas automatizadas que resolvem problemas e tomam decisões imitando as capacidades cognitivas humanas. O Aprendizado de Máquina e o Aprendizado Profundo são subdomínios da IA. O Aprendizado de Máquina é uma IA que pode fazer previsões com intervenção humana mínima. Já o Aprendizado Profundo é um 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. Vamos continuar explicando as diferenças entre o Aprendizado de Máquina e o Aprendizado Profundo. Isso também ajudará a escolher a metodologia adequada com base em sua aplicação e área de foco. Vamos discutir isso em detalhes.

Aprendizado de Máquina em Resumo

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 precisos são os resultados que ela pode produzir, tomando decisões e fazendo previsões para eventos ou cenários não vistos.

Os modelos de Aprendizado de Máquina precisam de dados estruturados para fazer previsões e decisões precisas. Se os dados não estiverem rotulados e organizados, os modelos de Aprendizado de Máquina não conseguem compreendê-los com precisão, e isso se torna um domínio do Aprendizado Profundo.

A disponibilidade de volumes de dados gigantescos em organizações tornou o Aprendizado de Máquina um componente integral da tomada de decisões. Os motores de recomendação são o exemplo perfeito de modelos de Aprendizado de Máquina. Serviços de streaming como o Netflix (NFLX ) aprendem suas preferências de conteúdo e sugerem conteúdo semelhante com base em seus hábitos de busca e histórico de visualização.

Para entender como os modelos de Aprendizado de Máquina são treinados, vamos primeiro olhar para os tipos de AM.

Existem quatro tipos de metodologias no Aprendizado de Máquina.

• Aprendizado supervisionado – Ele precisa de dados rotulados para dar resultados precisos. Ele frequentemente requer aprender mais dados e ajustes periódicos para melhorar os resultados.
• Aprendizado semi-supervisionado – É um nível intermediário entre o aprendizado supervisionado e o aprendizado não supervisionado que exibe a funcionalidade de ambos os domínios. Ele pode dar resultados em dados parcialmente rotulados e não requer ajustes contínuos para dar resultados precisos.
• Aprendizado não supervisionado – Ele descobre padrões e insights em conjuntos de dados sem intervenção humana e dá resultados precisos. O agrupamento é a aplicação mais comum do aprendizado não supervisionado.
• Aprendizado por reforço – O modelo de aprendizado por reforço requer feedback ou reforço constante à medida que novas informações chegam para dar resultados precisos. Ele também usa uma “Função de Recompensa” que permite o autoaprendizado, recompensando resultados desejados e penalizando os errados.

Aprendizado Profundo em Resumo

Os modelos de Aprendizado de Máquina precisam de intervenção humana para melhorar a precisão. Por outro lado, os modelos de Aprendizado Profundo melhoram a si mesmos após cada resultado sem supervisão humana. No entanto, ele frequentemente requer volumes de dados mais detalhados e longos.

A metodologia de Aprendizado Profundo projeta um modelo de aprendizado sofisticado baseado em redes neurais inspiradas na mente humana. Esses modelos têm múltiplas camadas de algoritmos chamados de neurônios. Eles continuam a melhorar sem intervenção humana, como a mente cognitiva que continua a melhorar e evoluir com a prática, revisitas e tempo.

Os modelos de Aprendizado Profundo são principalmente usados para classificação e extração de recursos. Por exemplo, os modelos profundos se alimentam de um conjunto de dados em reconhecimento facial. O modelo cria matrizes multidimensionais para memorizar cada recurso facial como pixels. Quando você pede que ele reconheça uma foto de uma pessoa que ele não foi exposto, ele facilmente a reconhece, correspondendo recursos faciais limitados.

• Redes Neurais Convolucionais (CNN) – A 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 treinamento.
• 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.
• Redes Neurais Adversárias Generativas (GANs) – Os dois classificadores em GAN, o gerador e o discriminador, acessam os mesmos dados. O gerador produz dados falsos incorporando feedback do discriminador. O discriminador tenta classificar se os dados dados são reais ou falsos.

Diferenças Salientes

Abaixo estão algumas diferenças notáveis.

Aprendizado de Máquina vs. Aprendizado Profundo – Qual é o Melhor?

A escolha entre Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo é genuinamente baseada em seus casos de uso. Ambos são usados para criar máquinas com inteligência próxima à humana. A precisão de ambos os modelos depende de se você está usando os KPIs e atributos de dados relevantes.

O Aprendizado de Máquina e o Aprendizado Profundo se tornarão componentes rotineiros de negócios em várias indústrias. Sem dúvida, a IA irá totalmente automatizar atividades de negócios, como aviação, guerra e carros, em um futuro próximo.

Se você quiser saber mais sobre a IA e como ela continua a revolucionar os resultados dos negócios, leia mais artigos em unite.ai.