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Deep e Machine Learning: qual a diferença?

Deep Learning e Machine Learning: conheça as diferenças

Machine Learning e Deep Learning são dois campos da ciência da computação que estão tornando a Inteligência Artificial possível. Saiba mais!

Perceber que a inteligência artificial avança diariamente pode gerar muitas dúvidas nos usuários de tecnologia. Diversos são os programas que aparecem com a proposta de automatizar tarefas diárias, principalmente em âmbitos relacionados ao mundo profissional.

Os termos machine learning e deep learning explodiram junto com a inteligência artificial. Eles fazem parte de uma evolução tecnológica que possibilita as máquinas pensarem de forma parecida aos seres humanos, prestando serviços e criando soluções para a execução de tarefas.

Mas é importante lembrar que, mesmo sendo parecidos, existem diferenças entre os termos. Para entendê-las, é ideal seguir o raciocínio de que um evolui a partir do outro, sendo que machine learning e deep learning são pilares que sustentam a inteligência artificial. Sem eles, a IA não seria o fenômeno transformador que é hoje.

O que é Machine Learning?

Machine learning é o uso de algoritmos para organizar dados, reconhecer padrões e fazer com que computadores aprendam com esses modelos para gerar insights inteligentes sem a necessidade de pré-programação.

De uma forma mais geral, podemos dizer que machine learning é a área da ciência da computação que permite tornar a inteligência artificial real. O conceito de IA surgiu em meados de 1950, mas naquele contexto, ainda faltavam as tecnologias capazes de colocar a teoria em prática. Conforme os anos seguiram e a evolução tecnológica alcançou altos patamares, os computadores puderam encontrar respostas sem que fossem especificamente programados para procurá-las.

Os algoritmos de machine learning aprendem a partir dos dados inseridos em si. Assim, as máquinas são treinadas para aprender a executar diferentes tarefas de forma autônoma. Logo, ao serem expostas a novos dados, elas se adaptam a partir dos cálculos anteriores e os padrões se moldam para oferecer respostas confiáveis. 

O que isso quer dizer, na prática? Em vez de programar regras em um computador e esperar o resultado, com machine learning, a máquina aprenderá essas regras por conta própria.

Tipos de Machine Learning

Na prática, o Machine Learning possui 4 tipos de variações, que definem diferentes tipos de aprendizado. Eles são:

Aprendizado Supervisionado

Nesse tipo de aprendizado, os algoritmos são treinados usando um conjunto de dados rotulados, ou seja, cada exemplo de treinamento é acompanhado de uma resposta correta. O objetivo do algoritmo é aprender a mapear as entradas para as saídas corretas, de modo que possa fazer previsões precisas para novos dados. Exemplos de algoritmos de aprendizado supervisionado incluem regressão linear, regressão logística, máquinas de suporte vetorial (SVM) e redes neurais.

Aprendizado Não Supervisionado

Nesse caso, os algoritmos são treinados em um conjunto de dados não rotulados, o que significa que não há respostas corretas fornecidas. O objetivo é descobrir padrões ou estruturas ocultas nos dados sem a necessidade de rótulos. Os algoritmos de aprendizado não supervisionado são usados para agrupar dados semelhantes (clusterização) ou reduzir a dimensionalidade dos dados. Esta forma de aprendizado inclui análise de cluster e autoencoders.

Aprendizado Semi Supervisionado

Essa forma de machine learning junta características do aprendizado supervisionado e não supervisionado. Ela é utilizada quando existe um conjunto de dados com algumas amostras rotuladas e muitas amostras não rotuladas. O objetivo é utilizar as informações tanto das amostras rotuladas quanto das não rotuladas para melhorar o desempenho geral do modelo. O aprendizado semi-supervisionado é útil quando a rotulagem manual de grandes conjuntos de dados apresenta complexidades.

Aprendizado por Reforço

Nesta forma, os algoritmos aprendem através da interação contínua com um ambiente. O agente de aprendizado recebe feedback na forma de recompensas ou penalidades após ações executadas em determinado contexto. O objetivo do agente é aprender a tomar decisões que maximizem a recompensa ao longo do tempo. O aprendizado por reforço é frequentemente usado em jogos, robótica, otimização e outras áreas onde as ações são sequenciais e têm consequências a longo prazo.

O que é Deep Learning?

Deep learning é a parte do aprendizado de máquina que, por meio de algoritmos de alto nível, imita a rede neural do cérebro humano.

Para chegar ao nível de aprendizagem profunda mais avançado, o princípio das redes neurais artificiais foi desenvolvido para suportar camadas discretas, conexões e direções de propagação de dados. Assim, os dados são submetidos a várias camadas de processamento não lineares que simulam a forma de pensar dos neurônios.

De forma simplificada, podemos dizer que deep learning são algoritmos complexos construídos a partir de um empilhamento de diversas camadas de “neurônios”, alimentados por quantidades imensas de dados, que são capazes de reconhecer imagens e falas, processar a linguagem natural e aprender a realizar tarefas extremamente avançadas sem interferência humana. A principal aplicação dos algoritmos de Deep Learning são as tarefas de classificação, em especial, reconhecimento de imagens.

Onde utilizar o Deep Learning?

O potencial do Deep Learning tem transcendido as fronteiras do possível e impactado positivamente diversos campos em nossa sociedade. Essa abordagem de aprendizado de máquina, que se baseia em redes neurais profundas, tem sido um estimulante para avanços surpreendentes em áreas distintas.

Desta forma, o deep learning tem dado vida a sistemas capazes de reconhecer objetos, rostos e padrões em imagens e vídeos. Isso tem impulsionado o ramo da automação industrial, a segurança em vigilância e até mesmo viabilizado tecnologias de carros autônomos, que prometem revolucionar a mobilidade urbana. Mas não é apenas este setor que é beneficiado com este recurso. 

No âmbito da saúde, por exemplo, a ferramenta proporciona avanços significativos. Seja em diagnósticos médicos, identificação precoce de doenças ou análise de exames complexos, essa tecnologia tem o potencial de salvar vidas ao permitir um tratamento mais rápido e preciso.

Igualmente, o deep learning tem se destacado na análise de dados financeiros complexos e na previsão de tendências de mercado. Algoritmos de Deep Learning são aplicados para detectar fraudes em transações financeiras, otimizar portfólios de investimentos e automatizar decisões de negócios, tornando as operações mais seguras e eficientes. 

Por que investir em Deep Learning e Machine Learning?

Investir em tecnologias como machine learning e deep learning pode ser estrategicamente importante para empresas e organizações em todo o mundo. Essas tecnologias disruptivas têm o poder de transformar completamente a forma como as empresas operam, oferecendo inúmeras vantagens competitivas, aprimorando a tomada de decisões e impulsionando a inovação.

Estas ferramentas possibilitam análises de dados muito mais sofisticadas e precisas. Por meio de algoritmos avançados, as máquinas aprendem, com grandes volumes de dados, a identificar padrões complexos e relações sutis que muitas vezes passariam despercebidos aos olhos humanos, o que proporciona insights valiosos e permite a tomada de decisões com maior embasamento científico. 

Além disso, se torna viável desenvolver sistemas inteligentes e capazes de executar tarefas repetitivas e demoradas de maneira muito mais eficiente. Isso libera os colaboradores para se dedicarem a atividades de maior valor agregado, aumentando a produtividade e reduzindo erros operacionais e garantindo maior efetividade na detecção de fraudes e golpes. 

Assim, estimular o uso de machine learning e deep learning, catalisa inovações, as quais são desenvolvidas para serem personalizadas para atender a necessidades e demandas específicas de cada empresa, cliente e tarefa.

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