Deep Learning vs. Machine Learning – Compreender as diferenças

A história da Aprendizagem Profunda e da Aprendizagem Mecânica remonta aos anos 50, quando os cientistas estavam a trabalhar no desenvolvimento de computadores capazes de tomar decisões e resolver problemas. A ideia era que os computadores pudessem aprender analisando dados e agindo de acordo com padrões e regras.

O que é a aprendizagem mecânica (Machine Learning)?

A aprendizagem mecânica (ou Machine Learning – ML) é uma tecnologia que permite que os computadores aprendam e melhorem automaticamente sem serem explicitamente programados. Utiliza algoritmos que aprendem e melhoram com base na experiência. A aprendizagem mecânica é frequentemente utilizada para resolver problemas onde é difícil definir regras complexas. A aprendizagem mecânica pode então ser utilizada para tomar decisões informadas.

O que é Aprendizagem Profunda (Deep Learning)?

O Deep Learning é uma tecnologia baseada no Machine Learning e é particularmente adequada para processar grandes quantidades de dados. Assim, a aprendizagem profunda é uma sub-área da aprendizagem mecânica. O Deep Learning utiliza redes neurais artificiais para reconhecer padrões e relações nos dados. As redes estão divididas em diferentes camadas, o que lhes permite resolver problemas complexos. O Deep Learning é frequentemente utilizado para analisar imagens e vídeos e extrair informação dos mesmos. Ao contrário da aprendizagem mecânica, onde os programadores intervêm frequentemente para fazer ajustamentos, na aprendizagem profunda os próprios algoritmos decidem se as decisões são correctas.

Diferenciação

Portanto, existe uma diferença importante entre Aprendizagem Profunda e Aprendizagem Mecânica: Aprendizagem Profunda utiliza redes neurais, enquanto Aprendizagem Mecânica se baseia em outros algoritmos. A Aprendizagem Profunda é particularmente adequada para o processamento de grandes quantidades de dados, enquanto a Aprendizagem Mecânica é mais adequada quando se trata de definir regras complexas.

Áreas de aplicação

A seguir, são discutidas diferentes áreas de aplicação das tecnologias. Esta lista não está, evidentemente, completa e pode ser alargada em conformidade.

Alguns casos de utilização da aprendizagem mecânica são:

1. Classificação dos dados: Os modelos de aprendizagem mecânica podem ser utilizados para dividir os dados em categorias específicas, através do reconhecimento de padrões e relações nos dados. Por exemplo, isto pode ser utilizado para prever resultados, tais como a previsão do comportamento do cliente ou a previsão das condições meteorológicas.
2. Regressão: Modelos de aprendizagem de máquinas podem ser usados para explorar a relação entre diferentes variáveis e fazer previsões sobre o futuro. Isto pode ser utilizado para prever os preços das casas ou preços das acções, por exemplo.
3. Agrupamento: Modelos de aprendizagem de máquinas podem ser utilizados para dividir os dados em grupos que têm características semelhantes. Isto pode ser utilizado, por exemplo, para analisar o comportamento do cliente ou as redes sociais.

Alguns casos de uso de Aprendizagem Profunda são:

1. Reconhecimento de imagens: Modelos de aprendizagem profunda podem ser utilizados para analisar imagens e extrair informação das mesmas. Isto pode ser utilizado, por exemplo, para analisar imagens de satélite ou para reconhecer objectos em imagens. Um exemplo concreto onde a Aprendizagem Profunda é utilizada é, por exemplo, na pesquisa de imagens dos motores de busca corporativos.
2. Reconhecimento da fala: Modelos de aprendizagem profunda podem ser utilizados para analisar a fala humana e extrair informação da mesma. Isto pode ser utilizado, por exemplo, para criar assistentes de voz ou para traduzir o discurso. Estes são agora utilizados em vários sistemas, tais como os smartphones.
3. Predição de mercados: Modelos de aprendizagem profunda podem ser utilizados para identificar padrões e relações em grandes quantidades de dados de mercado e fazer previsões para o futuro. Isto pode ser utilizado, por exemplo, para prever os preços das acções ou as taxas de câmbio.

É importante notar que a Aprendizagem Profunda e a Aprendizagem Mecânica nem sempre são distintas e que são frequentemente utilizadas em combinação. Por exemplo, a Aprendizagem Automática pode ser utilizada para definir regras para modelos de Aprendizagem Profunda, enquanto a Aprendizagem Profunda é então capaz de reconhecer padrões e relações baseados nestas regras e nos dados processados.

Olhando para o actual estado da arte, é óbvio que a Aprendizagem Profunda tem feito enormes progressos nos últimos anos. Os modelos de Aprendizagem Profunda, por exemplo, ultrapassaram o desempenho dos modelos de Aprendizagem Mecânica em muitas áreas, especialmente no processamento de grandes quantidades de dados não estruturados, tais como imagens e vídeos. Isto inclui, por exemplo, o Processamento de Linguagem Natural (Natural Language Processing) ou IA geradora de conteúdos.

Uma perspectiva

Muita coisa vai mudar nestas áreas nos próximos anos. Por um lado, os modelos tornar-se-ão mais fortes e mais rápidos e, por outro lado, tornar-se-ão acessíveis a um número cada vez maior de empresas. Isto permite modelos de negócio completamente novos e forçará algumas indústrias a mudar.

Conclusão e resumo

A aprendizagem profunda e a aprendizagem mecânica são tecnologias importantes no mundo da IA que são utilizadas em vários campos. Deep Learning utiliza redes neurais para reconhecer padrões e relações em grandes quantidades de dados, enquanto que o Machine Learning se baseia em algoritmos para definir regras complexas. No futuro, a Aprendizagem Profunda e a Aprendizagem Mecânica poderiam ser melhoradas ainda mais e ser capazes de resolver problemas ainda mais complexos.

Bastian Maiworm

Bastian is the Co-Founder & CRO of the enterprise search tech company amberSearch. Me and my Co-Founders recognized the need for a state-of-the-art information management solution and now help companies and their employees to find access information as easily as possible within enterprises.  I primarily write about the latest developments relevant to enterprise search and start-ups. I look forward to growing my network on LinkedIn and meeting new people at different events. If you think, that there might be an opportunity or if you'd like to dive deeper into my topics, please reach out to me.