{"id":13911,"date":"2023-02-28T14:22:44","date_gmt":"2023-02-28T17:22:44","guid":{"rendered":"https:\/\/industriall.ai\/blog\/?p=13911"},"modified":"2023-02-28T14:22:44","modified_gmt":"2023-02-28T17:22:44","slug":"machine-learning-x-deep-learning-entenda-a-diferenca","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/industriall.ai\/blog\/machine-learning-x-deep-learning-entenda-a-diferenca","title":{"rendered":"Machine Learning \u00d7 Deep Learning: entenda a diferen\u00e7a"},"content":{"rendered":"

Se voc\u00ea parar para pensar no seu dia a dia, provavelmente vai perceber que praticamente tudo o que voc\u00ea faz hoje est\u00e1 ligado de alguma forma \u00e0 tecnologia.<\/span><\/p>\n

E por causa dessa realidade, cada vez mais a intelig\u00eancia artificial, machine learning e deep learning s\u00e3o atualizados e presentes na nossa vida. Na verdade, os conceitos de machine learning e deep learning fazem parte da intelig\u00eancia artificial e garantem o desenvolvimento dessa tecnologia.<\/span><\/p>\n

Afinal, utilizar solu\u00e7\u00f5es criadas a partir de Machine Learning e Deep Learning \u00e9 a forma como n\u00f3s, humanos, conseguimos ter sistemas e m\u00e1quinas facilitando nossas vidas.\u00a0<\/span><\/p>\n

Atrav\u00e9s de algoritmos avan\u00e7ados os sistemas aprendem a agir de forma mais humana, e muitas vezes sem precisar de qualquer interfer\u00eancia externa para isso.<\/span><\/p>\n

Consequentemente, voc\u00ea recebe melhores sugest\u00f5es de filmes nas plataformas de streaming, tem uma rotina mais organizada no trabalho e consegue avaliar relat\u00f3rios com mais velocidade, por exemplo.<\/span><\/p>\n

Tecnologia essencial nos dias de hoje<\/span><\/h3>\n

Ainda que ambos Machine Learning e Deep Learning estejam relacionados a intelig\u00eancia artificial e tecnologia, os conceitos t\u00eam diferen\u00e7as importantes. Por\u00e9m, \u00e9 necess\u00e1rio entender que uma tecnologia depende da outra para se desenvolver.<\/span><\/p>\n

De forma geral, Machine Learning trata do uso de algoritmos para avaliar dados. J\u00e1 o Deep Learning, que pode ser considerado uma evolu\u00e7\u00e3o do primeiro, tem sua utiliza\u00e7\u00e3o para que essa avalia\u00e7\u00e3o de dados com algoritmos aconte\u00e7a sem qualquer interfer\u00eancia humana.<\/span><\/p>\n

Continue lendo o artigo para entender em mais detalhes os conceitos e diferen\u00e7as dessas tecnologias, e seus exemplos de uso mais comuns.<\/span><\/p>\n

O que \u00e9 Machine Learning<\/b><\/h2>\n

Dentro da Intelig\u00eancia Artificial e da Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o temos o Machine Learning. Em portugu\u00eas, esse termo significa Aprendizado de M\u00e1quina, que \u00e9 o grande objetivo da tecnologia.<\/span><\/p>\n

Assim, Machine Learning \u00e9 o uso de dados e algoritmos para gerar aprendizado para as m\u00e1quinas, com o m\u00ednimo de interfer\u00eancia humana. <\/span>Esse aprendizado acontece com a defini\u00e7\u00e3o de regras l\u00f3gicas, atrav\u00e9s das quais a m\u00e1quina \u00e9 capaz de aprender com suas pr\u00f3prias experi\u00eancias.<\/span><\/p>\n

Nese sentido, a constante entrada de dados em um sistema \u00e9 essencial para garantir que a m\u00e1quina vai conseguir aprender com eles. \u00c9 isso que acontece com o Google, por exemplo, em que cada a\u00e7\u00e3o que voc\u00ea gera no sistema de buscas pode mudar os pr\u00f3ximos resultados que voc\u00ea vai ver na tela.<\/span><\/p>\n

Da mesma forma, sistemas de streaming de filmes ou m\u00fasicas tamb\u00e9m utilizam o Machine Learning para aprender sobre seus gostos pessoais e recomendar novas fontes de entretenimento. Quanto mais voc\u00ea utilizar as plataformas, melhores recomenda\u00e7\u00f5es elas ter\u00e3o para voc\u00ea.<\/span><\/p>\n

Uma das abordagens mais comuns para o Machine Learning \u00e9 o Deep Learning (ou aprendizagem profunda, em portugu\u00eas).<\/span><\/p>\n

O que \u00e9 Deep Learning<\/b><\/h2>\n

O Deep Learning \u00e9 uma subcategoria dentro da \u00e1rea de aprendizagem de m\u00e1quina. Essa tecnologia funciona a partir de redes neurais, que utiliza o padr\u00e3o do c\u00e9rebro humano para ser desenvolvida.<\/span><\/p>\n

Todo o desenvolvimento acontece para gerar aprendizado e otimiza\u00e7\u00e3o de conceitos e previs\u00f5es. Sempre analisando uma grande quantidade de dados que \u00e9 disponibilizada a partir da intera\u00e7\u00e3o de usu\u00e1rios e experi\u00eancia da m\u00e1quina.<\/span><\/p>\n

Nesse sentido, \u00e9 uma tecnologia cada vez mais frequente na \u00e1rea de ci\u00eancia da computa\u00e7\u00e3o moderna. Ainda que desde a d\u00e9cada de 50 o tema de redes neurais esteja em desenvolvimento, hoje com a tecnologia que temos dispon\u00edvel os avan\u00e7os s\u00e3o muito maiores do que no passado.<\/span><\/p>\n

\u00c9 poss\u00edvel observar aplica\u00e7\u00f5es de Deep Learning em ind\u00fastrias, meio corporativo, sa\u00fade, educa\u00e7\u00e3o, marketing, vendas, entre outros.<\/span><\/p>\n

A habilidade de reconhecer objetos, traduzir frases em tempo real, interagir com humanos de forma natural, por exemplo, s\u00e3o aplica\u00e7\u00f5es de Deep Learning hoje em dia. <\/span>Ou seja, \u00e9 essa subcategoria da IA que faz com que essa tecnologia seja realmente inteligente.<\/span><\/p>\n

Principais diferen\u00e7as entre Machine Learning e Deep Learning<\/b><\/h2>\n

De forma resumida, o Machine Learning \u00e9 uma grande \u00e1rea que utiliza algoritmos para analisar e utilizar dados. Por outro lado, o Deep Learning \u00e9 uma das formas de fazer isso acontecer, por\u00e9m n\u00e3o \u00e9 a \u00fanica que existe.<\/span><\/p>\n

Para deixar clara a diferen\u00e7a, o Machine Learning \u00e9 uma tecnologia que exige interven\u00e7\u00e3o manual para acontecer. A sele\u00e7\u00e3o dos dados que ser\u00e3o processados deve ser feita por um humano.<\/span><\/p>\n

O profissional que faz isso \u00e9 o cientista de dados, que pr\u00e9-processa os dados para alimentar os algoritmos. Estes, por sua vez, far\u00e3o uma busca por padr\u00f5es e ent\u00e3o uma an\u00e1lise mais precisa pode ser realizada.<\/span><\/p>\n

J\u00e1 o Deep Learning \u00e9 algo mais intuitivo, que n\u00e3o precisa de interfer\u00eancia humana para acontecer. Os algoritmos s\u00e3o capazes de automaticamente avaliar e aprender com os dados de diversas fontes.<\/span><\/p>\n

Exemplos de uso de Machine Learning\u00a0<\/b><\/h2>\n

Banco de dados<\/span><\/h3>\n

Os bancos de dados s\u00e3o normalmente utilizados por administradores de banco de dados (DBA), e com Machine Learning \u00e9 poss\u00edvel deixar parte dessa atividade aut\u00f4noma.<\/span><\/p>\n

Assim o profissional consegue focar seu tempo em outras atividades mais cr\u00edticas, al\u00e9m de reduzir o risco de falha humana nos processos.<\/span><\/p>\n

Fraudes em sistemas de pagamento<\/span><\/h3>\n

Com a tecnologia de aprendizado de m\u00e1quina \u00e9 poss\u00edvel parar tentativas de fraudes, ou pelo menos reduzir muito o n\u00famero.<\/span><\/p>\n

A todo momento existem tentativas de fraudes de cart\u00f5es de cr\u00e9dito ou outras formas de realizar pagamentos online. Por isso, essa aplica\u00e7\u00e3o \u00e9 \u00fatil e necess\u00e1ria.<\/span><\/p>\n

Tradu\u00e7\u00e3o mais precisa<\/span><\/h3>\n

No passado era comum encontrar muitos erros nas tradu\u00e7\u00f5es autom\u00e1ticas, porque tudo era traduzido ao p\u00e9 da letra. E quando isso acontece o significado de muitas express\u00f5es ou at\u00e9 mesmo frases simples continha muitos erros.<\/span><\/p>\n

Hoje, os tradutores s\u00e3o muito mais precisos porque os sistemas aprendem com as pr\u00f3prias tradu\u00e7\u00f5es que fazem e seus contextos.<\/span><\/p>\n

Recomenda\u00e7\u00f5es<\/span><\/h3>\n

Plataformas de streaming utilizam as recomenda\u00e7\u00f5es para chegar com mais qualidade nos seus usu\u00e1rios. Dessa forma, quanto mais voc\u00ea utiliza um site ou plataforma, melhores recomenda\u00e7\u00f5es voc\u00ea vai aprender.<\/span><\/p>\n

Afinal, os sistemas aprendem conforme voc\u00ea os utiliza, e isso se torna um ciclo positivo na experi\u00eancia do usu\u00e1rio.<\/span><\/p>\n

Exemplos de uso de Deep Learning<\/b><\/h2>\n

Reconhecimento facial<\/span><\/h3>\n

A utiliza\u00e7\u00e3o de reconhecimento facial em redes sociais faz sugest\u00e3o de marca\u00e7\u00e3o de outros usu\u00e1rios em suas fotos, por exemplo. Al\u00e9m disso, o reconhecimento facial pode ser utilizado para seguran\u00e7a nos mais variados locais e situa\u00e7\u00f5es.<\/span><\/p>\n

E esse tipo de a\u00e7\u00e3o \u00e9 poss\u00edvel porque constantemente as pessoas est\u00e3o adicionando fotos nas redes e nuvens, possibilitando que as m\u00e1quinas aprendam.<\/span><\/p>\n

Carros aut\u00f4nomos<\/span><\/h3>\n

Os carros aut\u00f4nomos s\u00e3o cada vez mais uma realidade. A partir de um Computador Neural Diferenci\u00e1vel (DNC), um ve\u00edculo \u00e9 capaz de dirigir sem qualquer interfer\u00eancia humana.\u00a0<\/span><\/p>\n

O volante desses carros tem intelig\u00eancia artificial e usa o GPS pra se localizar e avaliar os melhores trajetos.<\/span><\/p>\n

Assistente pessoal<\/span><\/h3>\n

Voc\u00ea provavelmente j\u00e1 ouviu falar das assistentes pessoais como Siri, Alexa e Cortana.\u00a0<\/span><\/p>\n

O servi\u00e7o que esses sistemas proporcionam s\u00f3 \u00e9 poss\u00edvel porque s\u00e3o capazes de reconhecer a fala, processar o que foi falado e responder de forma adequada para quem est\u00e1 do outro lado.<\/span><\/p>\n

E tudo isso acontece por causa da tecnologia de Deep Learning.<\/span><\/p>\n

Conclus\u00e3o<\/b><\/h3>\n

A intelig\u00eancia artificial est\u00e1 presente na sua vida, e essa \u00e9 uma realidade que s\u00f3 vai evoluir. Por isso, entender as possibilidades que a tecnologia oferece e aplicar cada vez mais as solu\u00e7\u00f5es no trabalho e na vida pessoal \u00e9 muito importante.<\/span><\/p>\n

Neste artigo voc\u00ea viu apenas algumas das in\u00fameras aplica\u00e7\u00f5es de Machine Learning e Deep Learning. Se voc\u00ea quer saber mais sobre essas e outras tecnologias, acompanhe nossas publica\u00e7\u00f5es e entre em contato para tirar suas d\u00favidas.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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