A diferença entre Deep Learning e Machine Learning

Muitas pessoas não sabem que o aprendizado de máquina, que na verdade é uma forma de IA – inteligência artificial, foi desenvolvido na década de 1950. Em 1959, Arthur Samuel desenvolveu o programa inicial de aprendizado de computador, no qual um computador IBM se tornava melhor em jogar damas quanto mais jogado. Avançando décadas para os tempos modernos, a IA é agora uma inovação de ponta que tem o potencial de criar empregos empolgantes e altamente lucrativos.

Há um aumento na demanda por especialistas em aprendizado de máquina porque nem engenheiros de software nem cientistas de dados têm as habilidades precisas necessárias no campo de aprendizado de máquina. As indústrias precisam de engenheiros que sejam proficientes em ambos os campos e que ainda possam fazer o que nem os engenheiros de software nem os cientistas de dados são capazes. Este profissional é simplesmente um engenheiro de aprendizado de máquina.

• Definição de aprendizado profundo
• Definição de aprendizado de máquina
• Aprendizado de máquina versus aprendizado profundo
• Tendências

O que é Aprendizado Profundo?

Algumas escolas de pensamento consideram o aprendizado profundo como uma fronteira avançada do aprendizado de máquina, o complexo do complexo. É bem possível que você já tenha testemunhado os resultados de um sistema intensivo de aprendizado profundo sem nem saber! Muito provavelmente você assistiu à Netflix e viu suas recomendações de filmes para curtir.

Na verdade, vários serviços de streaming de música selecionam músicas avaliando as músicas que você ouviu anteriormente ou aquelas nas quais você clicou no botão “curtir” ou recebeu uma classificação de cinco estrelas. Todos esses recursos são possíveis devido ao aprendizado profundo. O aprendizado profundo também é implementado para os algoritmos de reconhecimento de imagem e reconhecimento de voz do Google.

Da mesma forma, o aprendizado de máquina é considerado uma subdivisão da inteligência artificial (IA), o aprendizado profundo geralmente é visto como uma forma de aprendizado de máquina – pode ser um subconjunto.

O que é Aprendizado de Máquina?

O aprendizado de máquina programa os sistemas de computador para aprender com os dados inseridos sem a necessidade de reprogramação contínua. Isso significa que eles continuam a melhorar seu desempenho em uma determinada tarefa – como jogar um jogo – sem qualquer interferência de um ser humano. Hoje, o aprendizado de máquina está sendo utilizado em uma vasta gama de setores, incluindo saúde, finanças, ciência, arte e muitos outros.

Além disso, existem várias maneiras de fazer com que as máquinas aprendam. Desde métodos simples, como uma árvore de decisão básica, até alguns métodos muito mais sofisticados envolvendo várias camadas de redes neurais artificiais (RNA). Um brinde à internet, um grande número de dados foi desenvolvido e armazenado, e esses dados podem ser prontamente fornecidos aos sistemas computacionais para que eles possam “aprender” adequadamente.

Duas técnicas comuns usadas hoje são aprendizado de máquina com Python e aprendizado de máquina com R. Embora nosso objetivo não seja discutir linguagens de programação específicas aqui, é bastante benéfico entender Python ou R, principalmente se você deseja se aprofundar no aprendizado de máquina com Python e aprendizado de máquina com R.

Aprendizado profundo versus aprendizado de máquina

Embora os termos “aprendizagem profunda” e “aprendizagem de máquina” sejam comumente usados ​​​​de forma intercambiável, é necessário que você entenda como eles diferem, principalmente se você estiver considerando uma carreira em Inteligência Artificial. Mesmo que alguns sistemas de computador de IA não sejam capazes de aprender por conta própria, eles ainda podem ser considerados “inteligentes”. Abaixo, vamos mergulhar na discussão sobre os prós e contras do aprendizado profundo versus aprendizado de máquina .

1. Intervenção humana

   Em um sistema típico de aprendizado de máquina, é necessário que um humano identifique e codifique manualmente os recursos especificados, dependendo do formato dos dados (como orientação, forma, valor etc.). Considerando que um sistema de aprendizado profundo visa dominar esses recursos sem a adição de nenhuma intervenção humana adicional. Usando um programa de reconhecimento facial como exemplo de caso; o programa começa aprendendo a detectar e identificar linhas e bordas de rostos, depois outras características proeminentes dos rostos e, finalmente, as representações gerais de rostos.

   Esse processo envolve uma enorme quantidade de dados e, à medida que o programa aprende a si mesmo ao longo do tempo, as chances de resultados precisos (ou seja, reconhecer rostos corretamente) aumentam. Esse treinamento ocorre por meio da utilização de redes neurais, não muito diferente do funcionamento do cérebro humano, sem que um humano precise recodificar o programa.

2. Hardware

   Como resultado da quantidade de dados que são processados, bem como da sofisticação dos cálculos matemáticos envolvidos nos algoritmos aplicados, os sistemas de aprendizado profundo exigem um hardware altamente poderoso em comparação com os sistemas regulares de aprendizado de máquina. As unidades de processamento gráfico (GPUs) são um tipo particular de hardware empregado para aprendizado profundo. Por outro lado, os programas de aprendizado de máquina não precisam de tanto poder computacional para operar em máquinas de baixo custo.

3. Tempo

   Não é surpresa que, como resultado dos grandes conjuntos de dados necessários em um sistema de aprendizado profundo e considerando que há muitos parâmetros e fórmulas matemáticas avançadas envolvidas, um sistema de aprendizado profundo consome muito tempo para treinar. Por outro lado, o aprendizado de máquina pode levar menos de alguns segundos para algumas horas. O aprendizado profundo, no entanto, leva de algumas horas a algumas semanas.

4. Aproximação

   Os algoritmos de aprendizado de máquina geralmente analisam os dados em bits, esses bits são então montados para desenvolver uma solução ou resultado. Os sistemas de aprendizado profundo consideram a totalidade de um cenário ou problema de uma só vez. Por exemplo, se você pretendia que um programa reconhecesse certos objetos em uma imagem (a natureza de seu ser e sua posição ou localização – como placas de veículos em um estacionamento), o aprendizado de máquina conseguiria isso por meio de duas etapas: primeiro, a detecção do objeto e, em seguida, o reconhecimento do objeto.

   

   Por outro lado, o programa de aprendizado profundo exigiria que você inserisse a imagem e, com assistência, o programa enviaria os objetos reconhecidos e sua posição na imagem em um único resultado.

5. Formulários

   Com base em todas as diferenças mencionadas acima, você provavelmente teria adivinhado que os sistemas de aprendizado profundo e aprendizado de máquina são empregados para aplicações variadas. Onde eles são usados? Aplicativos simples de aprendizado de máquina incluem detectores de spam de e-mail, programas preditivos (que podem ser usados ​​para prever custos no mercado de ações ou quando e onde outro furacão atingirá), bem como programas que criam opções de tratamento baseadas em evidências para pacientes hospitalares.

   A aplicação de aprendizado profundo, por outro lado, inclui reconhecimento facial, serviços de streaming de música e Netflix. Além disso, carros autônomos são outra aplicação de aprendizado profundo extremamente divulgada. Os programas utilizam várias camadas de redes neurais para executar tarefas como saber quando desacelerar ou acelerar, reconhecer semáforos e determinar objetos a serem evitados.

6. Supervisão

   Ensinar uma máquina – seja em deep learning ou machine learning – como aprender envolve enormes massas de dados. Nesse sentido, existem 2 formas de treinamento: supervisionado e não supervisionado.

   Dos dois tipos, o treinamento supervisionado é o mais utilizado. Aqui, um humano alimenta a máquina com dados de amostra rotulados com respostas precisas. Cabe então à máquina aprender a identificar padrões e implementar os procedimentos para a entrada de novos dados.

   O aprendizado não supervisionado, por outro lado, não é comumente usado. No entanto, permite a oportunidade de uma máquina encontrar novas respostas para novas perguntas – que até nós, humanos, desconhecemos atualmente. O treinamento não supervisionado implica zero entrada adicional de humanos. Portanto, o aprendizado profundo se enquadra nessa categoria.

   Portanto, também podemos examinar o assunto de aprendizado profundo versus aprendizado de máquina em relação ao tipo de dados com os quais eles são treinados (ou com os quais aprendem).

7. Camadas de Algoritmos

   O aprendizado de máquina geral funciona de uma maneira diferente da maneira específica de aprendizado profundo. Todo sistema de aprendizado de máquina usa um algoritmo para analisar dados, aprender com os dados e decidir um resultado. Normalmente, eles utilizam o raciocínio linear implementando cada processo nos dados sequencialmente.

   Enquanto isso, o aprendizado profundo usa uma rede neural artificial (ANN) para obter resultados. ANN é um sistema de computador que se esforça para imitar o cérebro humano. Em vez de um procedimento linear e sequencial, os dados são filtrados por meio de várias camadas de fases para determinar padrões por si só e sem assistência humana. Como resultado, há uma análise mais profunda dos dados específicos – e resultados que podem não ser previstos por humanos.

   Em essência, a questão do aprendizado de máquina versus aprendizado profundo é baseada em como cada um analisa a entrada. O aprendizado profundo utiliza várias camadas de algoritmos para encontrar padrões e imitar a cognição humana. O aprendizado de máquina, no entanto, é mais linear e compara a entrada com os dados de amostra.

8. Conceitos

   O aprendizado de máquina faz uso de conceitos mais simples, como modelos preditivos. O aprendizado profundo, por outro lado, utiliza redes neurais artificiais programadas para imitar como os humanos raciocinam e aprendem. Se você se lembra de volta na biologia do ensino médio; a principal característica computacional e o principal componente celular do cérebro humano é o nêutron. Cada conexão neutra pode ser comparada a um pequeno computador. A conexão dos neurônios no cérebro é responsável pelo processamento de vários tipos de entrada: sensorial, visual, auditiva etc.

   Em programas de computador de aprendizado profundo, bem como aprendizado de máquina, eles são alimentados com a entrada. No entanto, as informações geralmente estão na forma de conjuntos de dados massivos, pois os sistemas de aprendizado profundo exigem um grande conjunto de dados para compreendê-los e enviar resultados precisos. A partir daí, as redes neurais artificiais apresentam uma série de perguntas binárias sim/não relacionadas aos dados. Isso envolve cálculos matemáticos muito avançados e classificação de dados dependendo das respostas que obtivemos.

Tendências

O aprendizado profundo e o aprendizado de máquina têm possibilidades quase ilimitadas no futuro! Particularmente, o aumento da utilização de robôs é garantido, não apenas no setor de manufatura, mas também de muitas outras maneiras que melhorarão nosso dia-a-dia em grandes e pequenas maneiras. O setor de saúde provavelmente também passará por uma transformação, pois os sistemas de aprendizado profundo ajudarão o pessoal médico em situações como prever ou detectar câncer rapidamente, salvando muitas vidas.

Em termos de finanças, o aprendizado profundo e o aprendizado de máquina ajudam os processos de negócios a economizar dinheiro, fazer investimentos inteligentes e distribuir recursos com eficiência. Além disso, essas 3 áreas são apenas o ponto de partida das tendências futuras para aprendizado profundo e aprendizado de máquina. A partir de agora, várias áreas que serão aprimoradas ainda são apenas uma faísca na imaginação dos desenvolvedores.

Pensamentos finais

Ao todo, esperamos que este artigo tenha fornecido todas as informações necessárias que você precisa saber sobre aprendizado profundo versus aprendizado de máquina . Além disso, agora você tem uma visão das tendências futuras de aprendizado profundo e aprendizado de máquina. Sem dúvida, é realmente um momento muito interessante (e, claro, lucrativo!) para se envolver em engenharia de aprendizado de máquina. De fato, PayScale informa que o salário atual de um engenheiro de aprendizado de máquina varia entre US$ 100.000 e US$ 166.000.

Você vê agora que agora é o melhor momento para começar a estudar para trabalhar neste campo ou aprimorar seu conjunto de habilidades. Para fazer parte desta tecnologia notável e inovadora, tudo o que você precisa fazer é ler bastante e participar do processo.

Outros recursos úteis:

Diferença entre Inteligência Artificial e Machine Learning

Data Science vs Machine Learning: Qual é a diferença?