Machine Learning × Deep Learning: entenda a diferença

17 de Abril de 2019 por Stefanini

A tecnologia influencia radicalmente na forma como realizamos tarefas no cotidiano, e os serviços digitais que conhecemos têm se tornado cada vez mais inteligentes. Toda essa inteligência se deve, em grande parte, à evolução de tecnologias conhecidas como Machine Learning e Deep Learning.

Aos poucos, esses termos se tornam mais conhecidos. Vieram à tona junto com a popularização do conceito de Inteligência Artificial — do qual, inclusive, fazem parte.

O principal ponto em comum é que todas essas tecnologias têm o propósito de tornar o raciocínio das máquinas mais próximo ao dos humanos. Entretanto, existem diferenças relevantes entre cada uma delas, e que vale a pena explicar.

Para compreender esses conceitos de forma mais clara, é possível pensar que um depende do outro para evoluir. e que tanto o Machine Learning quanto o Deep Learning são os pontos centrais do funcionamento da Inteligência Artificial que conhecemos.

Quer saber mais sobre como tudo isso acontece e como essas tecnologias podem ajudar a manter a competitividade do seu negócio? Então confira o que preparamos no post de hoje!

O Machine Learning

Antes de partir para a explicação do Machine Learning em si, é válido relembrar o conceito dos algoritmos. Eles são um conjunto de regras que demonstram, passo a passo, como um problema deve ser resolvido, utilizando uma sequência lógica de instruções. Assim, confira a seguir como o Machine Learning emprega essa ideia.

O que é Machine Learning?

Sucintamente, podemos afirmar que o Machine Learning — ou aprendizado de máquina, em tradução livre — é um campo da ciência da computação que possibilita a existência da Inteligência Artificial.

Essa tecnologia utiliza algoritmos — como os que já citamos — para organizar dados, detectar padrões e fazer com que computadores realizem tarefas, aprendam com elas e ainda gerem soluções inteligentes sem que sejam programados especificamente para isso, semelhante ao que acontece conosco.

Como essa tecnologia funciona?

Algoritmos de Machine Learning aprendem por meio dos dados que recebem. Os computadores são treinados e passam a saber executar diferentes tarefas de modo autônomo.

Seguindo esse raciocínio, ao receber novos dados posteriormente, um sistema desse tipo poderá se adaptar a uma gama maior de situações e saber resolver ainda mais problemas por conta das experiências anteriores.

Na prática, isso implica em um aprendizado contínuo e autônomo, no qual não é mais necessário que o desenvolvedor programe regra por regra para obter os resultados.

Qual é a sua utilidade?

O aprendizado de máquina não é uma tecnologia nova, mas passou por uma notável evolução nos últimos anos. Inicialmente, as suas aplicações eram muito limitadas por conta da falta de dados disponíveis e de tecnologias que pudessem executá-las de forma rápida.

Atualmente, entretanto, após os anos de evolução da internet e a ascensão do que conhecemos como Big Data, tornou-se possível o desenvolvimento de tecnologias de Machine Learning eficientes e úteis.

Na prática, essa tecnologia pode ajudar no processamento da grande quantidade de informações disponíveis na rede, gerando insights relevantes para negócios e dispositivos mais inteligentes que facilitam a vida das pessoas, tanto no âmbito profissional quanto no pessoal.

O Deep Learning

O Machine Learning está estritamente ligado a outra tecnologia: o Deep Learning. Confira a seguir o papel dessa ferramenta na aplicação da Inteligência Artificial.

O que é Deep Learning?

O Deep Learning — ou aprendizagem profunda — é uma tecnologia que utiliza algoritmos mais complexos do que o Machine Learning e baseia-se no princípio das redes neurais, buscando imitar o cérebro humano com ainda mais fidelidade, no que tange à forma de compreender novas informações e gerar resultados a partir delas.

Como ele funciona?

A principal diferença no seu funcionamento para a tecnologia que citamos no tópico anterior é que, enquanto o Machine Learning normalmente trabalha de forma linear, o Deep Learning trabalha em camadas encadeadas de forma hierárquica — o que possibilita análises ainda mais complexas e profundas.

Ao trabalharem por meio desses sistema de camadas, os sistemas e algoritmos passam a funcionar de forma mais semelhante a neurônios — que também são alimentados por uma grande quantidade de informações — e conseguem reconhecer e tratar uma gama muito maior e mais complexa de imagens, sons e dados em geral, sem interferência humana.

Para que serve o Deep Learning?

Por conta da sua metodologia de análise, o Deep Learning é um modelo plenamente capaz de trabalhar com grandes quantidades de dados — como a que vemos ao tratar do conceito de Big Data, por exemplo — e gerar informações com eficiência.

O Deep Learning tem inúmeras aplicações e pode ser empregado para praticamente qualquer atividade que demande processamento de dados. Hoje, sua utilização é mais voltada para tarefas relacionadas à classificação de grandes conjuntos de dados — como as imagens do Google.

Além disso, também tem sido aplicada no reconhecimento de voz e em sistemas de veículos autônomos.

O Machine Learning e o Deep Learning juntos

Sabe-se da necessidade crescente de analisar dados com mais velocidade, precisão e flexibilidade — e as máquinas são o meio ideal para isso. Entretanto, é preciso que elas possam processar dados de maneira mais inteligente, e o cérebro humano, com seus neurônios e sinapses, é o melhor referencial que temos.

Nesse sentido, o papel do Deep Learning é ser um dos principais recursos para que o Machine Learning possa aprimorar a capacidade de reconhecer dados e gerar insights, principalmente ao levar em consideração uma grande base de dados.

Uma aplicação prática desse conjunto de tecnologias é o Google Tradutor. Em 2016, a gigante de Mountain View anunciou a utilização do Google Neural Machine Translation — ou GNMT —, um sistema para melhorar a qualidade das traduções realizadas pelo serviço.

Antes da implementação dessa tecnologia baseada em Machine Learning, o serviço realizava traduções utilizando partes independentes de frases. Após o algoritmo de aprendizado de máquina, essa tarefa se tornou mais inteligente e agora o sistema busca traduzir frases completas e adaptando-se ao contexto.

Para tornar a tecnologia mais inteligente, o sistema trabalha com algoritmos de Deep Learning. Dessa forma, o tradutor poderá oferecer traduções cada vez mais precisas e inteligentes, com o passar do tempo.

A influência no mercado de TI

Com a ascensão dessa inteligência computacional, diversas empresas hoje realizam estudos e desenvolvem projetos baseados em Machine Learning e Deep Learning, de forma que os efeitos dessas atividades já podem ser vistos, hoje.

Em serviços de streaming de mídia — como Spotify e Netflix — o Machine Learning tem sido utilizado para aprimorar as recomendações de conteúdo para seus usuários. E altos investimentos foram feitos em prol da criação de sistemas com base em tecnologias de inteligência como essas.

A Ford também investe nesse ramo e, recentemente, fez uma parceria com a Lyft — uma concorrente do Uber nos EUA —, para popularizar carros autônomos. A ideia é integrar sistemas e facilitar o acesso às tecnologias automotivas da empresa para, em um futuro próximo, permitir que usuários do serviço sejam atendidos com veículos autônomos.

Assim, vemos que o Machine Learning e o Deep Learning definiram as bases necessárias para que as máquinas se tornem mais inteligentes e consigam evoluir com cada vez menos interferência humana.

Nota-se também que, apesar de estarem no início de sua evolução, essas tecnologias têm grande potencial para serem a base das soluções inteligentes daqui pra frente.

Entendeu a diferença entre Machine Learning e Deep Learning? Quer continuar aprendendo sobre o que o amanhã nos reserva? Então confira agora mesmo como a tecnologia poderá ser utilizada para solucionar os problemas do futuro!

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