Deep Learning e Machine Learning são dois ramos específicos da Inteligência Artificial, que estão a ganhar cada vez mais relevo na era digital. É provável que já tenha ouvido falar destes conceitos, mas sabe como funcionam?

Pense na Inteligência Artificial como a base destes dois termos. O Machine Learning é um ramo da IA, sendo que muitas vezes os dois conceitos chegam a ser confundidos. O Deep Learning surge mais tarde e funciona dentro do Machine Learning, ou como um ramo específico do Machine Learning.

Neste artigo, vamos explicar a diferença entre Deep Learning e Machine Learning e como podem ser uma mais valia para o seu negócio.

Machine Learning e Deep Learning: as diferenças

A Inteligência Artificial baseia-se no processamento de informações resultantes da aprendizagem de experiências anteriores. Funciona de forma semelhante ao nosso cérebro, tendo em conta que recebemos informação e processamo-la para adquirir conhecimento.  

Subjacente ao conceito de IA, existem dois conceitos específicos que estão a aprimorar a capacidade dos sistemas em compreender. De forma simples de perceber, no Machine Learning, o algoritmo é capaz de aprender com exemplos (dados). Já no Deep Learning, os sistemas desenvolvem a capacidade de entender esses dados.

É importante conhecer o significado de Deep Learning e Machine Learning, para ser possível fazer a sua distinção.

Machine Learning

É um ramo da Inteligência Artificial, que envolve a criação de algoritmos capazes de se modificarem a si próprios, sem intervenção humana. Trata-se de um método de análise de dados, baseado na ideia de que os sistemas podem aprender com dados, identificar padrões e tomar decisões sem ajuda de um ser humano.

Deep Learning

É uma forma de Machine Learning que treina computadores para que aprendam sozinhos, através de reconhecimento de padrões, realizando tarefas como seres humanos. O Deep Learning utiliza uma classe específica de algoritmos – chamada redes neurais. Os algoritmos são criados e funcionam de forma semelhante aos de Machine Learning. Contudo, existem inúmeras camadas desses algoritmos, cada uma fornecendo uma interpretação diferente dos dados. As redes neurais funcionam numa tentativa de imitar a função das redes neurais humanas presentes no cérebro. Este conceito inclui reconhecimento da fala, deteção de objetos e identificação de imagens.

Como funciona o Deep Learning?

Um modelo de Deep Learning está programado para analisar dados continuamente, com uma estrutura lógica semelhante a um ser humano. Para alcançar esta capacidade, o Deep Learning usa camadas de estruturas de algoritmos, chamada rede neural artificial. Esta rede é inspirada na rede neural biológica do cérebro humano. Isto conduz a um processo de aprendizagem mais avançado do que o básico de modelos de Machine Learning.

Em termos práticos, Deep Learning é apenas um ramo de Machine Learning. Na realidade, o Deep Learning é, tecnicamente, Machine Learning e funciona de forma idêntica. No entanto, as capacidades são diferentes. Podemos dizer que o Deep Learning é uma evolução do Machine Learning.

Enquanto os modelos básicos de Machine Learning estão a melhorar, progressivamente, as suas funções, ainda precisam de acompanhamento humano. Ou seja, se um algoritmo de IA oferece uma previsão errada, um ser humano terá de intervir e fazer ajustes.

Com um modelo de Deep Learning, um algoritmo pode determinar por ele próprio se uma previsão está errada, através da sua própria rede neural.

Em resumo, estas são as principais diferenças entre as duas tecnologias:

1. Machine Learning utiliza algoritmos para analisar dados, aprender com esses dados e tomar decisões informadas com base no que aprendeu.
   
   
2. Deep Learning estrutura algoritmos em camadas, de modo a criar uma rede neural artificial, que pode aprender e tomar decisões por conta própria.
   
   
3. Deep Learning é um ramo do Machine Learning. Enquanto ambos se enquandram na categoria de Inteligência Artificial, o Deep Learning é o que alimenta a IA de forma mais semelhante à humana.
   
   

Exemplos de aplicação destas tecnologias:

Exemplos de Machine Learning e Deep Learning estão em todo o lado. É através destas tecnologias que a Netflix sabe que filme ou série quer ver a seguir, que o Facebook sabe quem é a pessoa que aparece numa fotografia e que os carros autónomos são uma realidade.

• Deteção de fraudes: esta tecnologia pode ser usada para identificar ações que podem ser fraudulentas.
  
  
• Mecanismos de pesquisa na Web: a google é um bom exemplo de um mecanismo de pesquisa que usa esta tecnologia para melhorar as suas capacidades. Ao utilizar dados históricos dos utilizadores, a google está a melhorar os seus resultados.
  
  
• Carros Autónomos: é uma das aplicações mais conhecida e importante de  IA. Com esta tecnologia, os carros serão capazes de conduzir sem intervenção humana.
  
  
• Sistemas de recomendação: mecanismos de recomendação online usados pela Amazon ou Netflix são exemplos de Machine Learning e Deep Learning. Ao analisar dados de milhões de utilizadores, os sistemas são capazes de prever o que as pessoas podem gostar, de acordo com compras anteriores ou histórico de visualizações.
  
  
• Bots de serviço ao cliente: ao usar o processamento de linguagem natural e os dados de atendimento ao cliente, os bots são capazes de responder a perguntas comuns e melhorar a qualidade de respostas.
  
  
• Diagnóstico de cuidados de saúde: aliar a tecnologia às capacidades humanas poderá simplificar o diagnóstico de doença e determinar a forma de tratamento mais eficaz.
  
  
• Robôs: os robôs com habilidades de Machine Learning e Deep Learning podem melhorar as suas capacidades ao longo do tempo, aproximando-se cada vez mais do ser humano.
  
  
• Reconhecimento de fala: sistemas como a Siri, Google Home ou Google Assistant são alimentados por Deep Learning.
  
  
• Reconhecimento de padrões: o Deep Learning é capaz de compreender expressões faciais, palavras escritas ou faladas.
  
  

Qual é a importância do Deep Learning e Machine Learning para os negócios?

Atualmente, a maioria das empresas começa a considerar a utilização de Inteligência Artificial como uma forma de resolver os seus problemas diários. Independentemente da área de atividade ou da dimensão da empresa, a implementação desta tecnologia tem um impacto muito positivo na sua eficiência.

A maior parte dos negócios que trabalham com grandes quantidades de dados, estão a reconhecer a relevância do Deep Learning e Machine Learning. Estas tecnologias são utilizadas nas diversas áreas, como serviços financeiros, saúde ou marketing e vendas.

São várias as vantagens destes ramos da IA, mas podemos destacar alguns:

• A velocidade no processamento de dados e na identificação de informações importantes
• A análise precisa do comportamento dos consumidores
• A deteção e prevenção de fraudes

O Machine Learning e Deep Learning são um grande aliado na tomada de decisões inteligentes para o seu negócio. Com a sua utilização, tem a capacidade de trabalhar com mais eficiência, com a diminuição de erro humano, e ganhar vantagem competitiva.

Jasmin: apoie-se na tecnologia para a gestão do seu negócio

Comece a preparar a sua empresa para os dias de amanhã. Na era digital – e com a quantidade de dados com que as empresas têm de lidar – utilizar um software de gestão inteligente é fundamental para gerir o seu negócio.

O Jasmin destaca-se pela automatização de processos, previsão de resultados e inteligência de negócio. Ao recorrer a mecanismos de Big Data e Machine Learning, este software aumenta a produtividade e ajuda a tomar decisões.

Com o Machine Learning, o Jasmin ajuda-o no preenchimento automático da informação, oferece-lhe insights sobre o estado do seu negócio e previsões da evolução de resultados.

Além de ser 100% cloud, o Jasmin é certificado pela Autoridade Tributária. Experimente o Jasmin Express!