Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning: entendendo os conceitos

Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning: entendendo os conceitos

A revolução industrial ampliou o nosso poder mecânico, essa nova era estenderá nossas habilidades cognitivas através da Inteligência Artificial.

Inteligência artificial, machine learning e deep learning são termos muitos comuns hoje em dia na área de TI e Desenvolvimento, ainda mais tantas possibilidades que isso nos traz.

Esse post vai mostrar as diferenças entre cada um desses termos.

Inteligência Artificial

A Inteligência Artificial é a “ciência e engenharia de criar como máquinas inteligentes”. A IA tem tudo a ver com imitar o comportamento humano em vários aspectos, predominantemente sobre como pensar e aprender.

Em 1956, John McCarthy organizou a Conferência de Dartmouth, na qual o termo AI – Inteligência Artificial foi adotado pela primeira vez. 

A IA foi promovida globalmente como a ciência que poderia transformar o mundo. Naquele dia, o objetivo principal da IA ​​era ajudar os computadores a realizar tarefas exclusivamente humanamente possíveis, precisamente as tarefas que precisavam do cérebro para agir. 

Em 1997, Garry Kasparov, o então campeão do mundo de xadrez foi derrotado pelo Deep Blue da IBM (pela primeira vez na história um computador que venceu humanos). Este foi o começo de uma era que fez com que empresas e governos se voltassem para a IA e começassem a financiar projetos de nicho. 

Ao longo do curso, gigantes como Amazon e Google se adaptaram à IA, aproveitando os dados para entender o comportamento e os padrões do cliente e fornecer serviços melhores e mais direcionados.

Machine Learning

Machine Learning é considerado um subconjunto da IA e é descrito como a “tecnologia baseada em algoritmos que podem aprender com os dados disponíveis, e não apenas dependendo da programação baseada em regras”. 

No entanto, com todos os volumes de dados disponíveis hoje em dia, compreender dados e desenhar análises relevantes que resumem a resultados produtivos não é uma tarefa fácil.

Semelhante à maneira como os seres humanos experimentam, observam e respondem, os computadores estão sendo programados para experimentar o mundo ao redor, observar e agir através do Machine Learning.

Vamos pensar em como ensinamos as crianças a falar.

Você não começa a ensinar uma criança entregando um livro sobre ‘Como falar em 30 dias’, certo? Em vez disso, você continua conversando com a criança; comece com sons de vogal e, em seguida, vá lentamente para palavras básicas como mãe, pai, etc. 

Com o tempo, quando você mostra uma maçã à criança, a criança a identifica, seja verde ou vermelha, grande ou pequena etc. 

Machine Learning segue uma abordagem semelhante. O computador é alimentado com grandes volumes de dados; o aprendizado de máquina trabalha com ele para ver o que sai.

A abordagem básica do Machine Learning é minimizar o número de erros em movimento e maximizar as chances de previsões corretas.

Não é de surpreender que empresas como a Amazon e a Netflix usem o aprendizado de máquina para sugerir os produtos que você pode querer comprar ou os filmes que você gostaria de assistir.

Deep Learning

O Deep Learning (DL), é um subconjunto do Machine Learning e tem tudo a ver com redes neurais. 

Para treinar as redes neurais, inserimos montes de dados e comparamos seus resultados com os resultados do conjunto de dados. Embora ainda não tenhamos chegado à fase de imitar o cérebro humano, estamos caminhando na direção certa.

Por exemplo, se você recebe uma imagem de um cachorro, identifica-o como um cachorro, independentemente da raça, esteja em pé, sentado ou dormindo, ou mesmo se estiver vestido com uma juba de leão.

Você pode identificar um cão sem piscar os olhos, porque conhece os vários elementos que descrevem um cão: focinho, patas, cauda, orelhas, número de pernas, pêlo, etc. O Deep Learning também pode fazer isso.

A principal diferença entre Machine Learning e Deep Learning é que os modelos de ML precisam de orientação. Se o ML atingir um beco sem saída, ou fizer uma previsão incorreta, o programador terá que corrigir manualmente o bug, enquanto o DL pode solucioná-lo por conta própria.

Concluindo

Todo setor que entende a importância dos dados agora está entrando no movimento da IA. 

Alguns exemplos:

  • Pesquisa médica – para detectar células cancerígenas ou identificar anomalias na anatomia humana
  • Fabricação – para melhorar a segurança dos trabalhadores em torno de máquinas pesadas
  • Eletrônicos – para ajudar nas atividades diárias como Siri, Alexa e outros
  • Varejo – para aprimorar a experiência do cliente
  • Transporte – para identificar tendências e padrões importantes e criar rotas subsequentes

Como a maioria dos humanos nunca imaginou, a IA agora tem a capacidade de compreender, automatizar, avaliar e prever, que é a coisa mais poderosa que um computador poderia fazer até agora na história. 

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