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Estudar e acompanhar os avanços tecnológicos em inteligência artificial (IA) é bastante desafiador. No entanto, ao aprender o básico, chegamos a dois métodos principais: aprendizado de máquina e aprendizado profundo.
Esses sistemas impactaram nossas vidas de várias maneiras. Por exemplo, eles são a força motriz que permite que plataformas populares como a Netflix escolham um programa adequado para você e também estão por trás da atualização da tecnologia de direção autônoma para automóveis.
Então , aprendizado de máquina e aprendizado profundo são palavras tecnológicas transponíveis? Neste artigo, revelaremos tudo o que você precisa saber sobre esses conceitos dominantes de IA, incluindo suas diferenças e semelhanças. Leia para saber mais.
Machine Learning x Deep Learning: comparação lado a lado
Aprendizado de máquina x aprendizado profundo: qual é a diferença?
Vamos ver nas diferenças entre os dois.
Definição e significado
Aprendizado de máquina é um tipo de IA que permite que o sistema aprenda com suas experiências para atualizar suas operações sem intervenção humana. Esse conceito de IA é usado em vários setores, incluindo saúde, arte, finanças e ciência.
Por outro lado, o aprendizado profundo é uma versão atualizada do aprendizado de máquina. Ele usa redes neurais, que são projetadas para imitar a estrutura e a função do cérebro humano. Além disso, os sistemas de aprendizado profundo não precisam de entrada humana para funcionar. Eles podem aumentar sua proficiência e precisão de forma independente usando os dados fornecidos pelo usuário.
Intervenção Humana
Em sua aplicação em problemas de negócios, o aprendizado de máquina também é conhecido como análise preditiva.
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Os sistemas de aprendizado de máquina precisam de um programador para identificar e manusear recursos aplicados ao código, dependendo do tipo de dados (orientação, forma, valor do pixel). Por outro lado, os sistemas de aprendizado profundo podem aprender esses recursos sem intervenção humana. Eles funcionam de maneira semelhante ao cérebro humano e você não precisa recodificar o programa depois de criado.
O melhor exemplo de um sistema de aprendizado profundo é o sistema de reconhecimento facial. Este sistema descobrirá maneiras de detectar e avaliar independentemente bordas faciais, linhas e representações gerais da face. Os dados envolvidos na condução deste trabalho são enormes, então o programa se treinará continuamente com o passar do tempo. Este treinamento aumentará ainda mais sua precisão na identificação de rostos.
Hardware
Os sistemas de aprendizado profundo processam enormes quantidades de dados e resolvem continuamente cálculos matemáticos complexos usando seus algoritmos. Portanto, eles precisam de um hardware poderoso para realizar essa tarefa de forma eficaz e no prazo.
Unidades de processamento gráfico (GPUs) de ponta são mais adequadas para aprendizado profundo. Por outro lado, os programas de aprendizado de máquina não precisam de um poder computacional maior para funcionar. Eles funcionam perfeitamente na maioria dos hardwares de baixo custo.
Tempo
Os sistemas de aprendizado profundo requerem mais tempo para treinar. Isso se deve aos dados massivos que o sistema deve processar e às inúmeras fórmulas e parâmetros matemáticos complicados que ele deve resolver.
Comparado ao aprendizado de máquina, seu tempo de treinamento é muito longo. Pode levar de algumas horas a vários anos. O aprendizado de máquina, por outro lado, levará apenas alguns segundos a algumas horas.
Abordagem
A palavra “deep” em deep learning refere-se ao uso de múltiplas camadas na rede.
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Os algoritmos de aprendizado de máquina analisarão os dados em segmentos e os combinarão para produzir o resultado necessário. Por outro lado, o programa de aprendizado profundo avaliará todo o problema de uma só vez.
Suponha que você precise identificar um objeto específico em uma imagem com aprendizado de máquina; você deve dividir o processo em várias etapas. No entanto, com o aprendizado profundo, você apenas colocará o objeto no sistema. Sem qualquer ajuda, o programa produzirá o objeto identificado e sua localização na imagem imediatamente.
Aplicativos
Com base nas diferenças mencionadas acima, você deve ter percebido que o aprendizado profundo e os sistemas de aprendizado de máquina têm aplicações diferentes. Alguns aplicativos notáveis de aprendizado de máquina incluem identificadores de spam de e-mail, programas preditivos, como preços do mercado de ações e previsões do tempo, e programas para criar planos de tratamento baseados em evidências em centros de saúde.
Os aplicativos de aprendizado profundo incluem serviços de streaming de música, reconhecimento facial, Netflix e automóveis autônomos altamente divulgados. Em veículos autônomos, as múltiplas camadas de redes neutras permitem que eles detectem semáforos e obstáculos e determinem quando desacelerar ou acelerar.
Desafios na implementação de sistemas de aprendizado de máquina e profundo
A implementação de sistemas de aprendizado de máquina e aprendizado profundo tem seu quinhão de desafios. Aqui estão alguns dos obstáculos que você provavelmente enfrentará:
Dados de baixa qualidade ou insuficientes: ambos os conceitos de IA exigem treinamento com dados relevantes sobre os tópicos que abordam para funcionar de maneira eficaz. A maioria dos usuários luta para alimentar seus algoritmos de IA com qualidade e volumes de dados suficientes. Infelizmente, o problema surge quando eles não têm acesso aos dados necessários ou são inexistentes. Esse desequilíbrio resultará em resultados discriminatórios ou discrepantes ao usar aprendizado de máquina ou sistemas de aprendizado profundo. Infraestrutura desatualizada: esses conceitos de IA devem processar grandes quantidades de informações em segundos para produzir resultados muito necessários. Além disso, eles precisam de uma infraestrutura adequada com dispositivos operacionais de ponta para funcionar com eficiência. Usuários com máquinas desatualizadas não podem se beneficiar totalmente desses sistemas. Para usar machine learning ou sistemas de deep learning, você deve investir em ferramentas, aplicativos e infraestrutura tecnologicamente avançados. Integração em sistemas: a integração de IA em seu programa de treinamento requer mais do que downloads de plugins em seu LMS. Você deve primeiro considerar se possui infraestrutura, armazenamento e processadores para executar este sistema perfeitamente. Além disso, seus funcionários precisarão de treinamento adequado para usar sistemas de aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Eles precisarão de experiência para resolver problemas simples de solução de problemas e detectar problemas de baixo desempenho pelo algoritmo de IA. Estabelecer a base necessária para incorporar essa tecnologia é um desafio significativo para a maioria das empresas. Talento de IA inadequado: Encontrar e contratar pessoas competentes com amplo conhecimento e habilidades nesses conceitos de IA é um desafio. A falta de especialistas em IA nas empresas é um grande desafio e as impede de implementar aprendizado profundo ou aprendizado de máquina em suas organizações. Superestimando seu sistema: os avanços tecnológicos em aprendizado de máquina e aprendizado profundo fizeram algumas pessoas acreditarem que esses sistemas nunca estão errados. Isso é uma superestimação desses sistemas porque eles dependem fortemente de dados carregados pelo usuário. Assim, a qualidade dos dados determinará a precisão e a confiabilidade do sistema. Muitos usuários tiveram experiências negativas com sistemas de aprendizado profundo e aprendizado de máquina como resultado desse problema. Requisitos de custo: a implementação de sistemas de aprendizado profundo e aprendizado de máquina incorrerá em custos adicionais. Desenvolver, implementar e incorporar esses sistemas exigirá a colaboração de especialistas em IA para ser bem-sucedido. Além de pagar esses especialistas, você deve financiar o treinamento de IA para seus trabalhadores. Outros custos inevitáveis incluem a atualização de sua infra-estrutura e equipamentos de TI. Francamente falando, todo esse processo é altamente intensivo em capital.
Machine Learning vs. Deep Learning: 7 fatos que você precisa saber
Deep Learning e Machine Learning permitiram que os robôs realizassem tarefas jornalísticas que podem, infelizmente, levar à substituição da equipe que trabalha nessas áreas relacionadas no futuro.O aprendizado profundo ajudou a personalizar a experiência do usuário no setor de aplicativos móveis.Por meio de algoritmos de aprendizado profundo, agora podemos criar ferramentas que podem executar tarefas como tradução de idiomas e reconhecimento de fala.Cientistas de dados estão trabalhando diligentemente para permitir aprendendo a ler os caracteres e a linguagem corporal para detectar emoções. A inteligência artificial combinada com o aprendizado profundo pode processar milhões de relatórios de informações e usar os dados obtidos para calcular o melhor resultado possível. O aprendizado profundo agora pode usar a visão computacional para reconhecer e classificar objetos em imagens e vídeos. Por meio do aprendizado profundo, agora é possível projetar animais de estimação robóticos que se parecerão com animais reais, mas terão a vantagem de exigir menos atenção.
Aprendizado de máquina versus aprendizado profundo: qual é o melhor?
À medida que o debate sobre aprendizado profundo e aprendizado de máquina continua, fica claro que o aprendizado profundo está emergindo como a opção mais popular. A maioria das pessoas prefere isso ao aprendizado de máquina por estes motivos:
Informações ocultas dos dados: sistemas de aprendizado profundo treinados usando qualidade e big data podem expor relacionamentos, padrões e propriedades ocultos nos dados que os humanos não pode detectar. Esse modelo é adequado para reunir insights de marketing, pesquisa e negócios. Ele também pode funcionar com outras fontes de informação, como textos, imagens e vídeos.Fator humano minimizado: algoritmos de aprendizado profundo conduzem processos de extração de recursos de forma independente. Eles não dependem da intervenção humana, mas realizam essa tarefa com precisão. Eles também podem concluir esse processo mais rapidamente e minimizar o risco de erro humano. Eficiência inigualável: com capacidade de computação suficiente, os algoritmos de aprendizado profundo podem lidar com milhares de tarefas em minutos. Ele também aumenta seu desempenho e eficiência treinando-se continuamente ao longo do tempo.
Aprendizado de máquina x aprendizado profundo: explicações completas e diferenças FAQs (perguntas frequentes)
Os analistas de dados usam aprendizado de máquina?
Sim, os analistas de dados costumam usar o aprendizado de máquina como uma ferramenta para analisar e extrair informações dos dados. O aprendizado de máquina é um subconjunto de inteligência artificial que usa algoritmos e modelos estatísticos para permitir que os sistemas aprendam e melhorem automaticamente com a experiência sem serem explicitamente programados.
Os analistas de dados podem usar técnicas de aprendizado de máquina para criar modelos preditivos e agrupar dados e classificar os dados com base em vários fatores. Ao usar algoritmos de aprendizado de máquina, os analistas de dados podem identificar padrões e relacionamentos nos dados que podem não ser imediatamente aparentes por meio de métodos de análise estatística tradicionais.
O aprendizado de máquina pode ser particularmente útil para lidar com conjuntos de dados grandes e complexos que exigem recursos sofisticados algoritmos para extrair insights.
Com que rapidez posso aprender aprendizado de máquina?
O aprendizado de máquina é um campo em rápido crescimento e mudança. Portanto, estudá-lo é um processo contínuo. Dependendo do tempo que você dedica ao aprendizado e do seu histórico, pode levar algumas semanas, meses ou um ano para criar uma base sólida no aprendizado de máquina. Além disso, sua compreensão desse conceito de IA determinará a rapidez com que você aprende.
Quão desafiador é estudar aprendizado profundo?
Os conceitos técnicos e habilidades envolvidos em aprendizado profundo são sempre desafiadores no início para iniciantes. No entanto, aprender é mais fácil quando você começa a dividi-lo usando padrões de aprendizado, conforme descrito neste artigo.
Se você dedicar tempo para estudar diariamente, descobrirá que entender o conceito de aprendizado profundo é bastante fácil. Além disso, você não precisa dominar todos os conceitos complexos de aprendizado profundo para praticar suas habilidades no mundo real. Você pode aprender continuamente enquanto está no trabalho.
A codificação é necessária no aprendizado profundo?
O aprendizado de máquina e o aprendizado profundo são plataformas de serviço que permitem aos usuários para desenvolver modelos e também treinar, implantar e executar programas sem codificação. Portanto, você não precisa ser um programador mestre para explorar esses conceitos de IA. No entanto, é uma vantagem adicional desenvolver habilidades básicas em programação.
Existe futuro para o aprendizado de máquina?
O aprendizado de máquina é uma tecnologia em rápido crescimento campo de estudo e pesquisa, o que significa que a demanda por profissionais de aprendizado de máquina também está crescendo. E essa demanda só vai aumentar no futuro, à medida que mais pessoas se interessarem em aprender sobre algoritmos de computador e como eles funcionam.