Machine Learning × Deep Learning: entenda a diferença

Se você parar para pensar no seu dia a dia, provavelmente vai perceber que praticamente tudo o que você faz hoje está ligado de alguma forma à tecnologia.

E por causa dessa realidade, cada vez mais a inteligência artificial, machine learning e deep learning são atualizados e presentes na nossa vida. Na verdade, os conceitos de machine learning e deep learning fazem parte da inteligência artificial e garantem o desenvolvimento dessa tecnologia.

Afinal, utilizar soluções criadas a partir de Machine Learning e Deep Learning é a forma como nós, humanos, conseguimos ter sistemas e máquinas facilitando nossas vidas. 

Através de algoritmos avançados os sistemas aprendem a agir de forma mais humana, e muitas vezes sem precisar de qualquer interferência externa para isso.

Consequentemente, você recebe melhores sugestões de filmes nas plataformas de streaming, tem uma rotina mais organizada no trabalho e consegue avaliar relatórios com mais velocidade, por exemplo.

Tecnologia essencial nos dias de hoje

Ainda que ambos Machine Learning e Deep Learning estejam relacionados a inteligência artificial e tecnologia, os conceitos têm diferenças importantes. Porém, é necessário entender que uma tecnologia depende da outra para se desenvolver.

De forma geral, Machine Learning trata do uso de algoritmos para avaliar dados. Já o Deep Learning, que pode ser considerado uma evolução do primeiro, tem sua utilização para que essa avaliação de dados com algoritmos aconteça sem qualquer interferência humana.

Continue lendo o artigo para entender em mais detalhes os conceitos e diferenças dessas tecnologias, e seus exemplos de uso mais comuns.

O que é Machine Learning

Dentro da Inteligência Artificial e da Ciência da Computação temos o Machine Learning. Em português, esse termo significa Aprendizado de Máquina, que é o grande objetivo da tecnologia.

Assim, Machine Learning é o uso de dados e algoritmos para gerar aprendizado para as máquinas, com o mínimo de interferência humana. Esse aprendizado acontece com a definição de regras lógicas, através das quais a máquina é capaz de aprender com suas próprias experiências.

Nese sentido, a constante entrada de dados em um sistema é essencial para garantir que a máquina vai conseguir aprender com eles. É isso que acontece com o Google, por exemplo, em que cada ação que você gera no sistema de buscas pode mudar os próximos resultados que você vai ver na tela.

Da mesma forma, sistemas de streaming de filmes ou músicas também utilizam o Machine Learning para aprender sobre seus gostos pessoais e recomendar novas fontes de entretenimento. Quanto mais você utilizar as plataformas, melhores recomendações elas terão para você.

Uma das abordagens mais comuns para o Machine Learning é o Deep Learning (ou aprendizagem profunda, em português).

O que é Deep Learning

O Deep Learning é uma subcategoria dentro da área de aprendizagem de máquina. Essa tecnologia funciona a partir de redes neurais, que utiliza o padrão do cérebro humano para ser desenvolvida.

Todo o desenvolvimento acontece para gerar aprendizado e otimização de conceitos e previsões. Sempre analisando uma grande quantidade de dados que é disponibilizada a partir da interação de usuários e experiência da máquina.

Nesse sentido, é uma tecnologia cada vez mais frequente na área de ciência da computação moderna. Ainda que desde a década de 50 o tema de redes neurais esteja em desenvolvimento, hoje com a tecnologia que temos disponível os avanços são muito maiores do que no passado.

É possível observar aplicações de Deep Learning em indústrias, meio corporativo, saúde, educação, marketing, vendas, entre outros.

A habilidade de reconhecer objetos, traduzir frases em tempo real, interagir com humanos de forma natural, por exemplo, são aplicações de Deep Learning hoje em dia. Ou seja, é essa subcategoria da IA que faz com que essa tecnologia seja realmente inteligente.

Principais diferenças entre Machine Learning e Deep Learning

De forma resumida, o Machine Learning é uma grande área que utiliza algoritmos para analisar e utilizar dados. Por outro lado, o Deep Learning é uma das formas de fazer isso acontecer, porém não é a única que existe.

Para deixar clara a diferença, o Machine Learning é uma tecnologia que exige intervenção manual para acontecer. A seleção dos dados que serão processados deve ser feita por um humano.

O profissional que faz isso é o cientista de dados, que pré-processa os dados para alimentar os algoritmos. Estes, por sua vez, farão uma busca por padrões e então uma análise mais precisa pode ser realizada.

Já o Deep Learning é algo mais intuitivo, que não precisa de interferência humana para acontecer. Os algoritmos são capazes de automaticamente avaliar e aprender com os dados de diversas fontes.

Exemplos de uso de Machine Learning 

Banco de dados

Os bancos de dados são normalmente utilizados por administradores de banco de dados (DBA), e com Machine Learning é possível deixar parte dessa atividade autônoma.

Assim o profissional consegue focar seu tempo em outras atividades mais críticas, além de reduzir o risco de falha humana nos processos.

Fraudes em sistemas de pagamento

Com a tecnologia de aprendizado de máquina é possível parar tentativas de fraudes, ou pelo menos reduzir muito o número.

A todo momento existem tentativas de fraudes de cartões de crédito ou outras formas de realizar pagamentos online. Por isso, essa aplicação é útil e necessária.

Tradução mais precisa

No passado era comum encontrar muitos erros nas traduções automáticas, porque tudo era traduzido ao pé da letra. E quando isso acontece o significado de muitas expressões ou até mesmo frases simples continha muitos erros.

Hoje, os tradutores são muito mais precisos porque os sistemas aprendem com as próprias traduções que fazem e seus contextos.

Recomendações

Plataformas de streaming utilizam as recomendações para chegar com mais qualidade nos seus usuários. Dessa forma, quanto mais você utiliza um site ou plataforma, melhores recomendações você vai aprender.

Afinal, os sistemas aprendem conforme você os utiliza, e isso se torna um ciclo positivo na experiência do usuário.

Exemplos de uso de Deep Learning

Reconhecimento facial

A utilização de reconhecimento facial em redes sociais faz sugestão de marcação de outros usuários em suas fotos, por exemplo. Além disso, o reconhecimento facial pode ser utilizado para segurança nos mais variados locais e situações.

E esse tipo de ação é possível porque constantemente as pessoas estão adicionando fotos nas redes e nuvens, possibilitando que as máquinas aprendam.

Carros autônomos

Os carros autônomos são cada vez mais uma realidade. A partir de um Computador Neural Diferenciável (DNC), um veículo é capaz de dirigir sem qualquer interferência humana. 

O volante desses carros tem inteligência artificial e usa o GPS pra se localizar e avaliar os melhores trajetos.

Assistente pessoal

Você provavelmente já ouviu falar das assistentes pessoais como Siri, Alexa e Cortana. 

O serviço que esses sistemas proporcionam só é possível porque são capazes de reconhecer a fala, processar o que foi falado e responder de forma adequada para quem está do outro lado.

E tudo isso acontece por causa da tecnologia de Deep Learning.

Conclusão

A inteligência artificial está presente na sua vida, e essa é uma realidade que só vai evoluir. Por isso, entender as possibilidades que a tecnologia oferece e aplicar cada vez mais as soluções no trabalho e na vida pessoal é muito importante.

Neste artigo você viu apenas algumas das inúmeras aplicações de Machine Learning e Deep Learning. Se você quer saber mais sobre essas e outras tecnologias, acompanhe nossas publicações e entre em contato para tirar suas dúvidas.