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Qual a diferença entre Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning?

Qual a diferença entre inteligência artificial, aprendizado de máquina e aprendizado profundo?

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.

A Robótica é um dos campos que mais se beneficia do emprego de técnicas de inteligência artificial

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:

Aplicações do Aprendizado de Máquina (ML)

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

Aplicações do Aprendizado Profundo (DL)

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

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

Fraudes em transações com cartão de crédito podem ser detectadas e evitadas com o emprego de algoritmos de Machine Learning

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:

Algoritmos para Machine Learning

Já para aprendizado de máquina os algoritmos mais comuns incluem:

Veículos Autônomos empregam técnicas de Deep Learning e IA de forma exaustiva

Algoritmos para Deep Learning

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

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.

 

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