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Graças aos avanços tecnológicos dos últimos anos, a ciência de Inteligência Artificial (IA) explodiu em crescimento e hoje já faz parte do nosso dia a dia – mesmo que você não perceba. Nesse campo do conhecimento, dois pilares ajudam a sustentar as evoluções que temos testemunhado recentemente e contribuindo para os avanços na área.
Estamos falando especificamente de Machine Learning (aprendizado de máquina) e Deep Learning (aprendizagem profunda). Sem esses dois campos de estudo, a IA não seria o fenômeno transformador que é hoje e não estaria chamando tanta atenção.
Mas afinal, o que é Machine Learning e Deep Learning? E qual é a diferença entre esses dois conceitos? É isso o que nós vamos entender a seguir.
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IA e Machine Learning
O que é Machine Learning?
O aprendizado de máquina é um campo de estudo da Inteligência Artificial que utiliza algoritmos para organizar dados (estruturados ou não), identificar padrões e permitir que sistemas sejam capazes de aprender a partir dessa análise. Nesse processo, a máquina pode recorrer a diferentes métodos e ferramentas diferentes, além de usar modelos de abordagem que resultam e aprendizados diversos.
De certa forma, podemos dizer que Machine Learning é uma das primeiras formas de tornar a IA algo palpável e perceptível pelo ser humano. Trata-se de uma tecnologia que começou a ser desenvolvida nos anos 80 e até hoje ainda está evoluindo através de novas formas de “treinar” os sistemas para que eles se tornem mais “inteligentes” (eficientes e eficazes em suas tarefas).
O que é Deep Learning?
A aprendizagem profunda é mais recente do que o Machine Learning e trata-se de uma forma de abordagem para o aprendizado de máquinas. O Deep Learning pode ser entendido como um algoritmo de alto nível que imita as redes neurais do cérebro humano para dar as respostas que o sistema precisa.
Esse modelo é chamado de rede neural artificial e é capaz de suportar diversas camadas e conexões em diversas direções para a propagação de dados. Com esse método, os sistemas podem ser treinados para encontrar atividades diferentes, como reconhecimento de fala e escrita, identificação de padrões em imagens e textos, criação de arquivos complexos (vídeo, imagens e textos) e até associações avançadas.
Qual é a diferença entre Machine e Deep Learning?
O Machine Learning é uma forma de abordagem dentro da ciência de Inteligência Artificial. Os sistemas utilizam essa tecnologia para treinar e desenvolver a aptidão de aprendizado através do input de dados, treinamento que pode ser supervisionado, não-supervisionado, uma mescla de ambos e por esforço.
Já o Deep Learning é um dos vários paradigmas de Machine Learning, que utiliza especificamente a abordagem de redes neurais artificiais. Podemos dizer que a aprendizagem profunda contribui para o aprendizado de máquinas, mas o faz por meio de um método específico e bastante eficiente para encontrar respostas para questões específicas, em especial aquelas envolvendo grandes quantidades de dados (o chamado Big Data).
Onde eu posso aprender mais?
Embora diferentes, os conceitos de Machine Learning e Deep Learning são complementares e ambos podem ser encarados como uma aplicação da Inteligência Artificial. Quando aplicamos a aprendizagem profunda estamos recorrendo à tecnologia de aprendizado de máquina e por isso existe uma ligação muito forte entre essas duas expressões.
Mas caso você queira aprender mais sobre esse assunto, recomendamos que busque uma formação especializada e o Instituto Infnet é referência nesse assunto. A instituição disponibiliza diversas modalidades de ensino e pode ajudar aqueles que querem se aperfeiçoar nesse campo de estudo.
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