Em posts anteriores, falamos sobre aprendizado de máquina e como ele está influenciando nosso dia a dia. Nesta oportunidade, iremos um pouco mais fundo e explicaremos a diferença entre machine learning e deep learning.

A primeira coisa é esclarecer que ambos são ramos específicos da inteligência artificial (IA). Lembraremos que o aprendizado de máquina usa algoritmos matemáticos que permitem que as máquinas aprendam. Esta é uma maneira analítica de resolver problemas por meio de identificação, classificação ou previsão. Os algoritmos aprendem com os dados de entrada e, em seguida, usam esse conhecimento para tirar conclusões de novos dados.

Como poderíamos defini-los?

Agora, o que é aprendizado profundo? Este é um ramo do aprendizado de máquina chamado aprendizado profundo. Como conceito, na verdade é muito semelhante ao aprendizado de máquina, no entanto, a diferença está no algoritmo que ele usa. Por um lado, o aprendizado de máquina funciona com um algoritmo de regressão ou árvores de decisão, por outro lado, o aprendizado profundo usa redes neurais que funcionam de maneira muito semelhante às conexões neurais biológicas do nosso cérebro.

Qual é a diferença entre aprendizado de máquina e aprendizado profundo?

À primeira vista, o aprendizado de máquina e o aprendizado profundo imitam a maneira como o cérebro humano pensa. No entanto, sua principal diferença está no tipo de algoritmo que eles usam para realizá-lo. Embora o aprendizado profundo seja mais semelhante ao aprendizado humano por causa de seu funcionamento como neurônios. O aprendizado de máquina tende a usar árvores de decisão e redes neurais de aprendizado profundo, que são mais avançadas.

Em suma, as principais diferenças entre os dois são:

• O aprendizado de máquina usa algoritmos para analisar dados, aprender com eles e tomar decisões com base no que é aprendido.
• O aprendizado profundo estrutura algoritmos em camadas, para criar uma rede neural artificial, que pode aprender e tomar decisões por conta própria.
• O aprendizado profundo é um ramo do aprendizado de máquina e, embora ambos se enquadrem na inteligência artificial, o aprendizado profundo vai muito além, buscando emular a forma como os humanos aprendem.

Qual a importância do aprendizado de máquina e do aprendizado profundo para as empresas?

Atualmente, as empresas começam a considerar o uso da inteligência artificial como uma forma de resolver problemas no dia a dia. Independentemente do setor, atividade ou dimensão da empresa, a implementação desta tecnologia tem um impacto positivo na sua eficiência.

Por outro lado, as empresas geralmente trabalham com uma grande quantidade de dados e reconhecem a importância do aprendizado de máquina e do aprendizado morto ao gerenciá-lo. Por isso, para finalizar, deixaremos algumas vantagens da inteligência artificial nesses ramos:

• Rapidez no processamento de dados e identificação de informações relevantes.
• Análise precisa do comportamento do consumidor.
• Detecção e prevenção de fraudes.

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