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Diferença entre IA, ML e DL

Inteligência Artificial, Machine Learning, Deep Learning: três tecnologias que vem aparecendo frequentemente na mídia ultimamente. Você provavelmente já ouviu falar nesses termos – possivelmente mais de uma vez.

Mas, do que se tratam exatamente essas tecnologias? Será que possuem alguma relação entre si? Ou são a mesma coisa?

Neste artigo explico sucintamente o que são e quis são as diferenças (e semelhanças) existentes entre as áreas tecnológicas da Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo.

O que é Inteligência Artificial

A Inteligência Artificial (IA) é um campo amplo que engloba vários subcampos, incluindo o aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Refere-se ao desenvolvimento de sistemas de computador que podem executar tarefas que normalmente requerem inteligência humana, como percepção visual, reconhecimento de fala, tomada de decisão e processamento de linguagem natural, sem a necessidade de intervenção humana.

Basicamente, é a simulação de processos de inteligência humana por sistemas de computador.

O que é Machine Learning (ML)

O aprendizado de máquina (“Machine Learning“, em inglês) é um subcampo da inteligência artificial que se concentra no desenvolvimento de algoritmos e modelos estatísticos que permitem que os computadores aprendam com os dados.

Ele fornece a base para o aprendizado profundo e envolve o uso de algoritmos que podem identificar padrões nos dados e fazer previsões com base nesses dados. Existem três tipos principais de aprendizado de máquina: aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço.

Em suma, é um subconjunto de IA que permite que os sistemas aprendam com os dados e melhorem o desempenho sem instruções explícitas.

O que é Deep Learning (DL)

O aprendizado profundo (“Deep Learning“, em inglês) é um outro subconjunto do aprendizado de máquina inspirado na estrutura e fucionamento do cérebro humano, conhecido como redes neurais artificiais.

Os algoritmos de aprendizado profundo usam várias camadas de redes neurais artificiais para processar e analisar dados complexos, como imagens, áudio e texto. O termo “profundo” se refere ao uso de múltiplas camadas dessas redes neurais, o que permite ao algoritmo aprender e modelar representações cada vez mais abstratas dos dados.

Ou seja, é um subconjunto de aprendizado de máquina (e por extensão, da IA) que envolve o uso de redes neurais com várias camadas para reconhecimento de padrões e tomada de decisões complexas.

Aplicações da IA, ML e DL

Onde usamos essas tecnologias? Vejamos alguns exemplos de aplicação para cada tecnologia considerada:

Aplicações da Inteligência Artificial (IA)

Alguns dos usos mais comuns da IA incluem:

• Processamento de linguagem natural (NLP) para tradução de idiomas, análise de sentimentos e chatbots
• Visão computacional para reconhecimento e análise de imagens e vídeos
• Robótica para fabricação e montagem automatizadas
• Sistemas Especialistas

Aplicações do Aprendizado de Máquina (ML)

Já as técnicas de machine learning são empregadas em aplicações como:

• Modelagem preditiva para previsão do mercado de ações e análise do comportamento do cliente
• Sistemas de recomendação para recomendações personalizadas de produtos e sugestões de conteúdo
• Detecção de fraudes em transações financeiras e sinistros de seguros
• Reconhecimento de imagens

Aplicações do Aprendizado Profundo (DL)

Por fim, os algoritmos de deep learning são muito empregados em tarefas que incluem:

• Classificação de imagem e vídeo para carros autônomos e análise de imagens médicas
• Reconhecimento de fala para interfaces baseadas em voz e software de ditado
• Processamento de linguagem natural (NLP) para modelagem de linguagem avançada, como tradução automática e sistemas de resposta a perguntas.
• Controle de Veículos Autônomos

Vale a pena observar que essas categorias podem se sobrepor e que algumas aplicações podem se enquadrar em mais de uma categoria.

Algoritmos para IA, ML e DL

Todas as tecnologias discutidas fazem uso de algoritmos especializados para realizar suas tarefas. Esses algoritmos podem ser distintos em cada categoria, e abaixo listo alguns dos algoritmos mais usados em cada uma das áreas.

Algoritmos para Inteligência artificial

Existem muitos algoritmos usados em IA, sendo listados a seguir alguns dos mais comuns:

• Árvores de Decisão: Uma estrutura semelhante a uma árvore usada para representar decisões e suas possíveis consequências. Este algoritmo é frequentemente usado em tarefas de classificação.
• Random Forest: Uma coleção de árvores de decisão que trabalham juntas para fazer uma previsão, geralmente usadas para tarefas de classificação e regressão.
• Support Vector Machines (SVM): Um poderoso algoritmo usado para tarefas de classificação e regressão que tenta encontrar o melhor hiperplano de separação entre duas classes.
• Naive Bayes: Um algoritmo probabilístico que usa o teorema de Bayes para classificar objetos com base em suas características.
• K-Means: Um algoritmo de clustering (agrupamento) que agrupa objetos em K clusters com base em sua similaridade.
• Redes Neurais: Uma classe de algoritmos que são inspirados na estrutura do cérebro humano e podem ser usados para uma variedade de tarefas, incluindo classificação, regressão e agrupamento.
• Algoritmos Genéticos: Um algoritmo de otimização baseado nos princípios de seleção natural e evolução. É frequentemente empregado na otimização de soluções para problemas complexos.
• Regressão Linear: Um algoritmo simples usado para prever uma variável de saída contínua com base em uma ou mais variáveis de entrada.

Algoritmos para Machine Learning

Já para aprendizado de máquina os algoritmos mais comuns incluem:

• Regressão Linear: Um algoritmo simples usado para prever uma variável de saída contínua com base em uma ou mais variáveis de entrada.
• Regressão logística: Um algoritmo de classificação que prevê a probabilidade de um resultado binário com base nas variáveis de entrada.
• Árvores de Decisão: Uma estrutura semelhante a uma árvore usada para representar decisões e suas possíveis consequências. Este algoritmo é frequentemente usado em tarefas de classificação.
• Random Forest: Uma coleção de árvores de decisão que trabalham juntas para fazer uma previsão, geralmente usadas para tarefas de classificação e regressão.
• K-Nearest Neighbors: um algoritmo que prevê um valor de saída com base nos valores de seus K-vizinhos mais próximos nos dados de treinamento.
• Support Vector Machines (SVM): Um poderoso algoritmo usado para tarefas de classificação e regressão que tenta encontrar o melhor hiperplano de separação entre duas classes.
• Naive Bayes: Um algoritmo probabilístico que usa o teorema de Bayes para classificar objetos com base em suas características.
• K-Means: Um algoritmo de clustering que agrupa objetos em K clusters com base em sua similaridade.
• Gradient Boosting: Um algoritmo de aprendizado conjunto que combina vários modelos fracos para criar um modelo mais poderoso.

Algoritmos para Deep Learning

E para aprendizado profundo temos como exemplos de algoritmos os seguintes:

• Redes neurais convolucionais (CNNs): um tipo de rede neural projetada para processar e analisar dados de imagem, geralmente usados para tarefas como classificação de imagens, detecção de objetos e segmentação.
• Redes Neurais Recorrentes (RNNs): Um tipo de rede neural projetada para processar e analisar dados sequenciais, frequentemente usados para tarefas como processamento de linguagem natural e reconhecimento de fala.
• Long Short-Term Memory (LSTM): Um tipo de RNN que pode lidar com dependências de longo prazo usando uma célula de memória e vários portões.
• Redes Adversárias Generativas (Generative Adversarial Networks – GANs): Um tipo de rede neural que consiste em dois modelos, um gerador que cria dados falsos e um discriminador que distingue entre dados reais e falsos. As GANs são frequentemente usadas para tarefas como geração de imagens e síntese de vídeo.
• Autoencoders: Um tipo de rede neural usada para aprendizado não supervisionado que pode aprender a compactar e reconstruir dados. Autoencoders são frequentemente usados para tarefas como compactação de imagem e áudio e detecção de anomalias.
• Deep Belief Networks (DBNs): Um tipo de rede neural que é composta por múltiplas camadas de máquinas de Boltzmann restritas, usadas para aprendizado não supervisionado e aprendizado de recursos.
• Convolutional LSTM (ConvLSTM): Um tipo de rede neural que combina CNNs com LSTMs, usado para tarefas como previsão de vídeo e reconhecimento de ação.
• Aprendizado por Reforço Profundo (Deep Reinforcement Learning – DRL): Tipo de aprendizado de máquina que envolve o treinamento de um agente para realizar ações em um ambiente para maximizar um sinal de recompensa, frequentemente usado para tarefas como jogos e robótica.

Conclusão

Inteligência artificial, aprendizado de máquina e aprendizado profundo estão todos relacionados ao campo da ciência da computação que envolve a criação de sistemas inteligentes que podem aprender e melhorar a partir de dados. No entanto, eles diferem na maneira como aprendem, nos dados de que precisam, no hardware em que são executados e nos aplicativos para os quais são mais adequados.

O aprendizado de máquina é um subcampo da IA que se concentra no desenvolvimento de algoritmos e modelos estatísticos que permitem que os computadores aprendam com os dados, enquanto o aprendizado profundo é um subconjunto do aprendizado de máquina que usa redes neurais artificiais para analisar dados complexos.

E como aprender essas tecnologias? É o que abordaremos no próximo artigo.