Machine Learning e Deep Learning: aprenda a diferença

Machine Learning e Deep Learning são conceitos com os quais você deve se familiarizar nessa era dominada pela inteligência artificial. Ambos são muito importantes para entendê-la e dominá-la, colocando sua empresa à frente da competição e tirando o melhor das oportunidades que se apresentam no mundo da tecnologia.

A evolução das tecnologias vêm revolucionando os mais variados setores. Mas, para quem pensa que as máquinas são capazes apenas de executar tarefas automatizadas, a Inteligência Artificial está aí para mostrar que elas podem ir muito além.

Para quem está em busca de maior eficiência na atuação empresarial, Machine Learning e Deep Learning são conceitos que podem colocar seu negócio à frente da competição do mercado.

Neste post, você vai entender o significado de cada um desses termos, e como esses recursos estão sendo aplicados para tirar o melhor das oportunidades que se apresentam no mundo da tecnologia. Boa leitura!

O que é Machine Learning?

O Machine Learning (ou aprendizado de máquina) é uma forma de inteligência artificial que permite que aplicações de software consigam reproduzir a capacidade de raciocínio do ser humano e executar tarefas sem a intervenção do homem.

A ideia é que elas possam oferecer alternativas e soluções mesmo sem ser programadas para isso, pois são capazes de aprender com as informações que lhes são fornecidas ao longo do tempo.

A premissa básica para isso acontecer é a combinação de algoritmos com o Big Data. É que as máquinas dependem da criação de algoritmos para aprenderem a ler e compreender os novos dados que alimentam seu sistema, além de uma análise estatística para determinar respostas em um número finito de possibilidades.

Existem por aí algoritmos de Machine Learning de dois tipos: os supervisionados e os não supervisionados.

No caso dos algoritmos supervisionados, tanto a entrada e saída de dados como o treinamento das máquinas requerem a presença de humanos para submeter informações e oferecer feedback a respeito de seus resultados.

Já nos algoritmos não supervisionados, tudo é feito de maneira autônoma pelos sistemas e os resultados são avaliados por ele mesmo. Neste modelo, o processamento das atividades, das mais simples às mais complexas, é realizado com o auxílio do Deep Learning.

Como as empresas podem se beneficiar dessa tecnologia?

Para entender como o Machine Learning funciona, nada melhor do que alguns exemplos práticos. Confira a seguir.

Recomendação de produtos

Considerando o perfil do consumidor moderno e todos hábitos construídos na era digital, já não é novidade que as experiências personalizadas se tornaram um ponto de extrema relevância para quem deseja se destacar em qualquer mercado.

Nesse cenário, a tecnologia do Machine Learning pode ser uma ótima aliada para a recomendação de produtos aos seus clientes.

Interações com a marca, histórico de compras, buscas online. Tudo isso pode ser utilizado pelas máquinas para identificar as preferências e necessidades de cada potencial comprador, para então oferecer produtos e serviços que, de fato, são de seu interesse.

Resumindo, o algoritmo aprende com os dados anteriores e faz previsões sobre os próximos passos do usuário. Quanto mais informações, melhores as chances de sucesso nas recomendações.

Chatbots

Outra aplicação do Machine Learning nas operações empresariais são os chatbots – programas que simulam uma conversa humana e, por isso, utilizados para automatizar diálogos com os clientes em tempo real.

Graças a essa tecnologia, os bots conseguem entender e resolver as solicitações dos consumidores, sem a intervenção de um funcionário. Assim, a empresa aumenta sua agilidade e eficiência nos atendimentos, o que não só gera mais satisfação do cliente como também libera os profissionais para tarefas mais complexas.

O que é Deep Learning?

O Deep Learning é outro dos aspectos da Inteligência Artificial. Esse recurso simula exatamente a forma de aprendizado utilizada pelos seres humanos na hora de compreender uma nova informação e dá às máquinas a capacidade de fazer o mesmo.

Por isso, de maneira simplista, o Deep Learning (ou aprendizado profundo) seja uma forma de automatizar a análise preditiva. Isso acontece porque enquanto mecanismos de aprendizado de máquina geralmente são lineares, os de Deep Learning são encadeados hierarquicamente, permitindo análises mais complexas e abstratas.

O resultado desse encadeamento hierárquico é um monte de transformações não-lineares que se configuram em modelos estatísticos. Conforme o sistema coleciona uma porção deles, é capaz de entender melhor o que está acontecendo ao seu redor.

No Deep Learning, o aprendizado é construído por meio de redes neurais, e suas funcionalidades não dependem da intervenção de especialistas humanos.

Como ele é aplicado na prática?

Agora que você já sabe o que é Deep Learning, veja quais são os principais serviços que utilizam o recurso no mercado.

Assistentes virtuais

Em plena era digital, você provavelmente já ouviu falar das assistentes virtuais Alexa, Siri e Cortana. E, assim como elas oferecem funcionalidades em comum, também existem muitas semelhanças com a estrutura de funcionamento: todas elas usam aprendizagem profunda para entender e interagir com as pessoas da maneira mais natural possível.

Reconhecimento facial

Um bom exemplo de aplicabilidade do Deep Learning no nosso dia a dia é o reconhecimento facial, utilizado por muitas empresas para validação de cadastros, métodos de pagamento, enfim, identificar clientes e usuários com segurança.

Segmentação

As redes sociais representam uma fonte rica de insights para o planejamento estratégico de uma empresa e, ao mesmo tempo, um importante canal de comunicação com o público-alvo.

Nesse sentido, o Deep Learning pode ajudar no trabalho de segmentação, tornando possível a recomendação de perfis, páginas e produtos alinhados com o perfil de consumo de cada usuário.

Machine Learning vs Deep Learning, qual a diferença?

Machine Learning e Deep Learning são formas de inteligência artificial que permitem que as máquinas interajam com mais eficiência com os seres humanos. Ambos são muito importantes para entender e dominar a Inteligência Artificial, mas eles não são o mesmo.

A diferença entre Machine Learning e Deep Learning não é tão difícil de se compreender. O Deep Learning é, efetivamente, um tipo de Machine Learning, mas não é o único que existe nem o mais tradicional.

Quando voltamos às premissas básicas, Machine Learning é toda a prática de usar algoritmos para entender dados. O Deep Learning, por outro lado, é a prática de usar apenas algoritmos para fazer isso, sem a supervisão de nenhum tipo de agente humano.

Como o Google usa essas tecnologias?

Hoje, o Google utiliza tecnologias de Machine Learning e Deep Learning diariamente em ferramentas como o Google DeepMind. Você já deve ter ouvido falar desse acontecimento, pois foi bastante noticiado: um computador pôde vencer o melhor jogador do jogo de tabuleiro Go.

Para isso, foram usadas tecnologias como o Machine Learning e o Deep Learning, a fim de entender completamente a dinâmica do jogo e o que poderia ser feito pela máquina para competir com a inteligência humana.

Na corrida pelas inovações tecnológicas, investir em Machine Learning e Deep Learning pode ser a chave para fortalecer os processos empresariais e proporcionar uma configuração única para suas estratégias de trabalho.

Gostou de conhecer um pouco sobre o Machine Learning e o Deep Learning? Para dar continuidade ao seu aprendizado, entenda melhor a Inteligência Artificial e seus benefícios!