Quais as Diferenças entre Machine Learning e Deep Learning?

Em meio à revolução da transformação digital, muitos conceitos, tecnologias e siglas invadiram reportagens, artigos, palestras e eventos. Como muitos dos termos nesse universo soam parecidos, é importante entender as diferenças entre o que Machine Learning e Deep Learning.

Neste artigo, você vai aprender mais sobre esses dois importantes termos e, principalmente, entender o porquê não são exatamente o mesmo assunto. Confira!

O que é Machine Learning?

Ele tem a ver com Inteligência Artificial (IA).  Isso porque IA pode ser considerada um termo genérico. Derivado da computação cognitiva, trata-se de um “guarda-chuva” sobre abordagens diferentes para criar um sistema autônomo, capaz de gerir as suas próprias regras e agir de acordo com elas. 

Assim, pode-se dizer que todo Machine Learning é um tipo de IA. Mas nem toda IA é baseada em Machine Learning (aprendizado de máquina).

Já o  Deep Learning (aprendizado profundo, na livre tradução) É uma das técnicas utilizadas para que a máquina consiga interpretar dados e aprender com eles.

Machine Learning e Deep Learning são formas de inteligência artificial, exibidas por máquinas que utilizam técnicas avançadas para desempenhar funções cognitivas que associamos à aprendizagem intuitiva. 

No entanto, cada aplicativo é único e oferece uma série de benefícios para o usuário final. Seja resolvendo problemas exclusivos para um caso de um negócio específico, auxiliando no reconhecimento de fala, acelerando aplicativos da web ou protegendo contra fraudes.

Embora os conceitos de Machine Learning e Deep Learning tenham suas raízes em pesquisas realizadas na década de 1960, cada modelo mudou drasticamente ao longo dos anos, criando uma maior divisão entre os dois.

Quais são as principais diferenças entre Machine Learning e Deep Learning?

Machine Learning é um tipo de IA que torna mais simples para um computador desenvolver a aptidão de aprendizado, desde que tenha capacidade pra isso.. É essencialmente ensinar-se a evoluir à medida que é exposto a novos dados e em constante mudança. 

O feed de notícias do Facebook, por exemplo, usa aprendizado de máquina em um esforço para personalizar o que cada usuário vê, com base no que ele gosta.

Os principais elementos do software de Machine Learning tradicional são a análise estatística e a análise preditiva. Elas são usadas para detectar padrões e encontrar insights escondidos com base em dados observados de cálculos anteriores, sem a necessidade de programá-lo para indicar onde procurar.

Embora o aprendizado de máquina tenha se tornado parte integrante do processamento de dados. Uma das principais diferenças é que o Deep Learning é intuitivo, enquanto o Machine Learning exige uma intervenção manual na seleção dos recursos a serem processados.

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A extração de recursos na aprendizagem de máquina requer o trabalho do cientista de dados para pré-processar os dados e entregar aos algoritmos dados que possam ser explorados em busca de padrões. 

Já o Deep Learning é um paradigma para a realização de Machine Learning. Assim, torna-se um dos temas mais quentes da atualidade devido aos resultados inigualáveis ​​em aplicações como visão computacional, reconhecimento de fala e compreensão de linguagem natural.

Machine learning

Funções do Deep Learning

O Deep Learning pode generalizar a partir de dados parciais e consegue abstrair pequenas mudanças . Dessa forma, torna-se mais fácil para o módulo identificar corretamente um objeto parcialmente obstruído.

Tem a capacidade ágil de avaliar um objeto, digerir adequadamente a informação e adaptar-se a diferentes variantes. É o mais próximo que estamos de reproduzir a inteligência humana em computadores. Afinal, ainda estamos apenas no começo dessa revolução.

Podemos dizer que Machine Learning estabeleceu o fundamento para Deep Learning evoluir. Sendo assim, a aprendizagem profunda herdou as principais características do modelo tradicional de aprendizagem de máquina, e avançou um passo, ensinando-se novas habilidades e ajustando as existentes. 

Dessa forma, todo profissional deve evoluir em sua carreira, a fim de não correr o risco do obsoletismo. E o mesmo deve ocorrer com os algoritmos. Máquinas e humanos realmente estão cada vez mais semelhantes?

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