{"id":15597,"date":"2018-04-30T12:31:00","date_gmt":"2023-06-06T12:31:41","guid":{"rendered":"https:\/\/www.salesforce.com\/?p=15597"},"modified":"2026-04-09T18:36:37","modified_gmt":"2026-04-09T18:36:37","slug":"machine-learning-vs-deep-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.salesforce.com\/br\/blog\/machine-learning-vs-deep-learning\/","title":{"rendered":"Deep e Machine Learning: qual a diferen\u00e7a?"},"content":{"rendered":"\n

Perceber que a intelig\u00eancia artificial avan\u00e7a diariamente pode gerar muitas d\u00favidas nos usu\u00e1rios de tecnologia. Diversos s\u00e3o os programas que aparecem com a proposta de automatizar tarefas di\u00e1rias, principalmente em \u00e2mbitos relacionados ao mundo profissional. <\/p>\n\n\n\n

Os termos machine learning<\/strong> e deep learning<\/strong> explodiram junto com a intelig\u00eancia artificial.\u00a0Eles fazem parte de uma evolu\u00e7\u00e3o tecnol\u00f3gica que possibilita as m\u00e1quinas pensarem de forma parecida aos seres humanos, prestando servi\u00e7os e criando solu\u00e7\u00f5es para a execu\u00e7\u00e3o de tarefas.<\/p>\n\n\n\n

Mas \u00e9 importante lembrar que, mesmo sendo parecidos, existem diferen\u00e7as entre os termos<\/strong>. Para entend\u00ea-las, \u00e9 ideal seguir o racioc\u00ednio de que um evolui a partir do outro, sendo que machine learning e deep learning s\u00e3o pilares que sustentam a intelig\u00eancia artificial. Sem eles, a IA n\u00e3o seria o fen\u00f4meno transformador que \u00e9 hoje.<\/p>\n\n\n\n

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O que \u00e9 Machine Learning?<\/h2>\n\n\n\n

Machine learning \u00e9 o uso de algoritmos para organizar dados, reconhecer padr\u00f5es e fazer com que computadores aprendam com esses modelos<\/strong> para gerar insights <\/em>inteligentes sem a necessidade de pr\u00e9-programa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

De uma forma mais geral, podemos dizer que machine learning \u00e9 a \u00e1rea da ci\u00eancia da computa\u00e7\u00e3o que permite tornar a intelig\u00eancia artificial real<\/strong>. O conceito de IA surgiu em meados de 1950, mas naquele contexto, ainda faltavam as tecnologias capazes de colocar a teoria em pr\u00e1tica. Conforme os anos seguiram e a evolu\u00e7\u00e3o tecnol\u00f3gica alcan\u00e7ou altos patamares, os computadores puderam encontrar respostas sem que fossem especificamente programados para procur\u00e1-las.<\/p>\n\n\n\n

Os algoritmos de machine learning aprendem a partir dos dados inseridos em si<\/strong>. Assim, as m\u00e1quinas s\u00e3o treinadas para aprender a executar diferentes tarefas de forma aut\u00f4noma. Logo, ao serem expostas a novos dados, elas se adaptam a partir dos c\u00e1lculos anteriores e os padr\u00f5es se moldam para oferecer respostas confi\u00e1veis. <\/p>\n\n\n\n

O que isso quer dizer, na pr\u00e1tica?<\/strong> Em vez de programar regras em um computador e esperar o resultado, com machine learning, a m\u00e1quina aprender\u00e1 essas regras por conta pr\u00f3pria.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Tipos de Machine Learning<\/h2>\n\n\n\n

Na pr\u00e1tica, o Machine Learning possui 4 tipos de varia\u00e7\u00f5es<\/strong>, que definem diferentes tipos de aprendizado. Eles s\u00e3o:<\/p>\n\n\n\n

Aprendizado Supervisionado<\/h3>\n\n\n\n

Nesse tipo de aprendizado, os algoritmos s\u00e3o treinados usando um conjunto de dados rotulados, ou seja, cada exemplo de treinamento \u00e9 acompanhado de uma resposta correta<\/strong>. O objetivo do algoritmo \u00e9 aprender a mapear as entradas para as sa\u00eddas corretas, de modo que possa fazer previs\u00f5es precisas para novos dados. Exemplos de algoritmos de aprendizado supervisionado incluem regress\u00e3o linear, regress\u00e3o log\u00edstica, m\u00e1quinas de suporte vetorial (SVM) e redes neurais<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Aprendizado N\u00e3o Supervisionado<\/h3>\n\n\n\n

Nesse caso, os algoritmos s\u00e3o treinados em um conjunto de dados n\u00e3o rotulados<\/strong>, o que significa que n\u00e3o h\u00e1 respostas corretas fornecidas<\/strong>. O objetivo \u00e9 descobrir padr\u00f5es ou estruturas ocultas nos dados sem a necessidade de r\u00f3tulos. Os algoritmos de aprendizado n\u00e3o supervisionado s\u00e3o usados para agrupar dados semelhantes (clusteriza\u00e7\u00e3o) ou reduzir a dimensionalidade dos dados. Esta forma de aprendizado inclui an\u00e1lise de cluster e autoencoders.<\/p>\n\n\n\n

Aprendizado Semi Supervisionado<\/h3>\n\n\n\n

Essa forma de machine learning junta caracter\u00edsticas do aprendizado supervisionado e n\u00e3o supervisionado. Ela \u00e9 utilizada quando existe um conjunto de dados com algumas amostras rotuladas e muitas amostras n\u00e3o rotuladas. O objetivo \u00e9 utilizar as informa\u00e7\u00f5es tanto das amostras rotuladas quanto das n\u00e3o rotuladas para melhorar o desempenho geral do modelo<\/strong>. O aprendizado semi-supervisionado \u00e9 \u00fatil quando a rotulagem manual de grandes conjuntos de dados apresenta complexidades.<\/p>\n\n\n\n

Aprendizado por Refor\u00e7o<\/h3>\n\n\n\n

Nesta forma, os algoritmos aprendem atrav\u00e9s da intera\u00e7\u00e3o cont\u00ednua com um ambiente<\/strong>. O agente de aprendizado recebe feedback na forma de recompensas ou penalidades ap\u00f3s a\u00e7\u00f5es executadas em determinado contexto. O objetivo do agente \u00e9 aprender a tomar decis\u00f5es que maximizem a recompensa ao longo do tempo<\/strong>. O aprendizado por refor\u00e7o \u00e9 frequentemente usado em jogos, rob\u00f3tica, otimiza\u00e7\u00e3o e outras \u00e1reas onde as a\u00e7\u00f5es s\u00e3o sequenciais e t\u00eam consequ\u00eancias a longo prazo.<\/p>\n\n\n\n

O que \u00e9 Deep Learning?<\/h2>\n\n\n\n

Deep learning \u00e9 a parte do aprendizado de m\u00e1quina que, por meio de algoritmos de alto n\u00edvel, imita a rede neural do c\u00e9rebro humano<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Para chegar ao n\u00edvel de aprendizagem profunda mais avan\u00e7ado, o princ\u00edpio das redes neurais artificiais foi desenvolvido para suportar camadas discretas, conex\u00f5es e dire\u00e7\u00f5es de propaga\u00e7\u00e3o de dados. Assim, os dados s\u00e3o submetidos a v\u00e1rias camadas de processamento n\u00e3o lineares que simulam a forma de pensar dos neur\u00f4nios<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

De forma simplificada, podemos dizer que deep learning s\u00e3o algoritmos complexos constru\u00eddos a partir de um empilhamento de diversas camadas de \u201cneur\u00f4nios\u201d, alimentados por quantidades imensas de dados, que s\u00e3o capazes de reconhecer imagens e falas, processar a linguagem natural e aprender a realizar tarefas extremamente avan\u00e7adas sem interfer\u00eancia humana<\/strong>. A principal aplica\u00e7\u00e3o dos algoritmos de Deep Learning s\u00e3o as tarefas de classifica\u00e7\u00e3o, em especial, reconhecimento de imagens<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Onde utilizar o Deep Learning?<\/h2>\n\n\n\n

O potencial do Deep Learning tem transcendido as fronteiras do poss\u00edvel e impactado positivamente diversos campos em nossa sociedade. Essa abordagem de aprendizado de m\u00e1quina, que se baseia em redes neurais profundas, tem sido um estimulante para avan\u00e7os surpreendentes em \u00e1reas distintas.<\/p>\n\n\n\n

Desta forma, o deep learning tem dado vida a sistemas capazes de reconhecer objetos, rostos e padr\u00f5es em imagens e v\u00eddeos<\/strong>. Isso tem impulsionado o ramo da automa\u00e7\u00e3o industrial, a seguran\u00e7a em vigil\u00e2ncia e at\u00e9 mesmo viabilizado tecnologias de carros aut\u00f4nomos, que prometem revolucionar a mobilidade urbana. Mas n\u00e3o \u00e9 apenas este setor que \u00e9 beneficiado com este recurso. <\/p>\n\n\n\n

No \u00e2mbito da sa\u00fade, por exemplo, a ferramenta proporciona avan\u00e7os significativos. Seja em diagn\u00f3sticos m\u00e9dicos, identifica\u00e7\u00e3o precoce de doen\u00e7as ou an\u00e1lise de exames complexos, essa tecnologia tem o potencial de salvar vidas ao permitir um tratamento mais r\u00e1pido e preciso.<\/p>\n\n\n\n

Igualmente, o deep learning tem se destacado na an\u00e1lise de dados financeiros complexos <\/strong>e na previs\u00e3o de tend\u00eancias de mercado<\/strong>. Algoritmos de Deep Learning s\u00e3o aplicados para detectar fraudes em transa\u00e7\u00f5es financeiras, otimizar portf\u00f3lios de investimentos e automatizar decis\u00f5es de neg\u00f3cios, tornando as opera\u00e7\u00f5es mais seguras e eficientes. <\/p>\n\n\n\n

Por que investir em Deep Learning e Machine Learning?<\/h2>\n\n\n\n

Investir em tecnologias como machine learning e deep learning pode ser estrategicamente importante para empresas e organiza\u00e7\u00f5es em todo o mundo. Essas tecnologias disruptivas t\u00eam o poder de transformar completamente a forma como as empresas operam, oferecendo in\u00fameras vantagens competitivas, aprimorando a tomada de decis\u00f5es e impulsionando a inova\u00e7\u00e3o<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Estas ferramentas possibilitam an\u00e1lises de dados muito mais sofisticadas e precisas. Por meio de algoritmos avan\u00e7ados, as m\u00e1quinas aprendem, com grandes volumes de dados, a identificar padr\u00f5es complexos e rela\u00e7\u00f5es sutis que muitas vezes passariam despercebidos aos olhos humanos<\/strong>, o que proporciona insights valiosos e permite a tomada de decis\u00f5es com maior embasamento cient\u00edfico. <\/p>\n\n\n\n

Al\u00e9m disso, se torna vi\u00e1vel desenvolver sistemas inteligentes e capazes de executar tarefas repetitivas e demoradas de maneira muito mais eficiente<\/strong>. Isso libera os colaboradores para se dedicarem a atividades de maior valor agregado, aumentando a produtividade e reduzindo erros operacionais<\/strong> e garantindo maior efetividade na detec\u00e7\u00e3o de fraudes e golpes. <\/p>\n\n\n\n

Assim, estimular o uso de machine learning e deep learning, catalisa inova\u00e7\u00f5es, as quais s\u00e3o desenvolvidas para serem personalizadas para atender a necessidades e demandas espec\u00edficas de cada empresa, cliente e tarefa.<\/p>\n\n\n\n

Gostou de aprender mais sobre machine learning, deep learning e intelig\u00eancia artificial?<\/h3>\n\n\n\n

Acesse mais alguns conte\u00fados como para se aprofundar no assunto. Confira:<\/p>\n\n\n\n