Comparação entre deep learning e machine learning

O que é machine learning?

Machine learning é um ramo da IA que envolve o uso de dados e algoritmos para imitar a maneira como humanos adquirem conhecimento e aprendem por tentativa e erro. Algoritmos de ML exigem quantidades enormes de dados para aprender e melhorar nas tarefas designadas. O processo é um pouco diferente do deep learning, que é um subcampo de ML.

Aprendizado supervisionado

Aprendizado supervisionado é uma técnica de aprendizado guiada em que um usuário fornece conjuntos de dados conhecidos ao algoritmo. Cada conjunto de dados inclui saídas e entradas.

À medida que o algoritmo faz previsões, o operador as corrige para que a máquina possa aprender e evoluir. O processo é repetido até o sistema chegar a um nível aceitável de precisão.

Aprendizado semissupervisionado

No aprendizado semissupervisionado, o operador fornece ao algoritmo tanto conjuntos de dados conhecidos como dados não rotulados. Dados rotulados incluem tags que ajudam o algoritmo a interpretá-los, enquanto dados não rotulados não incluem tags nem identificadores.

Ao analisar dados com e sem tags, o algoritmo de ML aprende a processar informações não estruturadas.

Aprendizado por reforço

Aprendizado por reforço conduz processos controlados para ensinar ao algoritmo como aplicar tentativa e erro. O operador cria parâmetros estritos e fornece um conjunto definido de ações ao sistema de ML. Em seguida, o algoritmo explora o conjunto de dados dentro do que foi delimitado e aprende quais estratégias geram os resultados desejados.

Aprendizado não supervisionado

No processo de aprendizado não supervisionado, o algoritmo de ML recebe um grande conjunto de dados. Nenhuma orientação é dada, deixando-o livre para organizar os dados da maneira que achar melhor.

A diferença entre deep learning e machine learning

Em processos de ML, o algoritmo precisa assimilar mais informações constantemente para aprender a fazer previsões mais precisas. Por exemplo, um algoritmo de ML pode precisar fazer a extração de características para adquirir mais informações sobre determinado conjunto de dados.

Por outro lado, soluções de deep learning podem usar a infraestrutura multicamada da rede neural para fazer previsões precisas por meio de recursos nativos de processamento de dados.

A tecnologia de deep learning reduz significativamente a quantidade de intervenção humana necessária para produzir um resultado preciso. Além disso, algoritmos de deep learning podem processar grandes conjuntos de dados, mesmo quando não estruturados.

Vamos examinar melhor os mecanismos do deep learning comparado ao machine learning a partir de algumas diferenças importantes.

Número de pontos de dados

Algoritmos de machine learning podem fazer previsões usando somente pequenas quantidades de dados. No entanto, quanto maior for o acesso dos algoritmos a dados, mais precisas serão as previsões.

Algoritmos de deep learning devem ser alimentados com grandes quantidades de dados para gerar resultados e não funcionam com conjuntos de dados pequenos.

Processo de caracterização

No machine learning, os usuários precisam inserir tags ou identificar de outra maneira as características dos dados. Geralmente, algoritmos de ML não são capazes de realizar a caracterização independente, que é o processo de criar novas características.

Por outro lado, algoritmos de deep learning podem identificar características importantes a partir de dados não estruturados. Esses algoritmos também podem criar novos recursos de maneira independente.

Dependências de hardware

Soluções de machine learning utilizam até três camadas de rede neural, portanto não precisam de muito poder computacional para funcionar. Logo, algoritmos de ML podem ser executados em equipamentos menos potentes.

Durante o deep learning, o algoritmo realiza um número surpreendente de operações de multiplicação de matrizes, que exigem um hardware potente para serem feitas.

Tempo de execução

A maioria dos algoritmos de machine learning pode ser treinada em poucas horas, enquanto algoritmos muito simples podem ser treinados em poucos minutos. Isso se deve ao fato de que o algoritmo processa informações usando somente algumas camadas de rede neural.

Em contraste, algoritmos de deep learning processam dados usando várias camadas ocultas. Algoritmos particularmente sofisticados podem levar dias ou até semanas para treinar.

Saída

Saídas de algoritmos de machine learning são quase sempre representadas por um valor numérico. Esse valor pode ser uma classificação ou uma contagem.

Saídas de deep learning podem ter várias formas, como sons, contagens ou texto. Graças a essa versatilidade, o deep learning pode ser usado em diversos cenários, como comunicações com clientes ou o funcionamento de controles remotos ativados por voz.

Método de aprendizado

Algoritmos de ML dividem processos de aprendizado complexos em etapas menores e fáceis de seguir. Em seguida, o algoritmo combina os resultados em uma saída consolidada.

O deep learning soluciona problemas com o uso de um método abrangente. O algoritmo avança pelo problema usando dados de entrada não processados e não exige a extração manual de características.

Vantagens do deep learning e machine learning

Há muitas vantagens associadas ao deep learning e machine learning. Confira algumas das mais importantes.

• Mais fontes de entrada de dados. Segundo diversas estimativas, cerca de 80 a 90% dos dados que as empresas coletam não são estruturados. Esses dados não podem ser analisados por ferramentas padrão, mas, ao combinar ferramentas de deep learning e machine learning, as empresas podem fazer isso.
• Tomada de decisões melhor e mais rápida. Algoritmos de deep learning e machine learning oferecem a líderes empresariais insights acionáveis que podem ser usados para orientar processos de tomada de decisões.
• Eficiência operacional aumentada. Segundo uma pesquisa com empresas dos EUA, 33% dos entrevistados mencionaram “economia de tempo” como a principal vantagem de ferramentas de machine learning.
• Experiências do cliente melhores. Ferramentas de machine learning podem melhorar consideravelmente a experiência do cliente ao fornecer insights acionáveis sobre a mente do público-alvo. Os clientes também concordam, pois 48% dos participantes da pesquisa afirmaram que interagiriam com IA “com mais frequência” caso isso melhorasse a experiência.
• Custos reduzidos. Ao oferecer um vislumbre do que os clientes estão pensando, acelerando a tomada de decisões e aumentando a eficiência geral, ferramentas de deep learning e machine learning podem abrir caminho para uma redução significativa dos custos.

Como consequência, adotar algoritmos de deep learning e machine learning em seu fluxo de trabalho pode ter um impacto positivo em todas as facetas do negócio.

Como deep learning e machine learning funcionam em conjunto

Como o deep learning é um subcampo do machine learning, as duas tecnologias já são interconectadas. Porém, você ainda pode usar algoritmos de deep learning e machine learning juntos para analisar conjuntos complexos de dados.

Como funciona

Soluções de deep learning estruturam ou inserem em camadas vários algoritmos de machine learning para formar a rede neural mencionada anteriormente. À medida que os dados avançam pelas camadas, o algoritmo avalia as informações e toma decisões com base no que aprendeu.

Digamos que você tenha coletado uma quantidade enorme de dados sobre os hábitos de compra do cliente, a maioria não estruturada. Você pode usar a tecnologia de deep learning para examinar e categorizar os dados não processados. Depois, pode usar algoritmos de ML para avaliar subconjuntos de informações menores e recém-estruturados com eficiência para distinguir detalhes granulares.

Deep learning e machine learning são usados todos os dias. Assistentes de voz viabilizados por IA são um bom exemplo disso, uma vez que 97% dos usuários de dispositivos móveis já utilizam essa tecnologia.

Como aplicar deep learning e machine learning

Você não precisa escolher entre deep learning e machine learning na hora de adotar tecnologias de IA em seu fluxo de trabalho. Em vez disso, é possível aproveitar os recursos complementares de ambos. Vamos comparar o uso de deep learning e machine learning em diferentes setores e cenários corporativos e sociais.

Casos de uso do deep learning

Alguns casos de uso do deep learning incluem:

• Serviços financeiros. Algoritmos de deep learning podem ajudar instituições financeiras a prever condições do mercado, orientar investimentos e atender melhor aos clientes.
• Atendimento ao cliente. Com deep learning, equipes de atendimento ao cliente podem acelerar o fornecimento de suporte e prever as necessidades dos usuários.
• Aplicação da lei. Órgãos de aplicação da lei podem usar deep learning para prever tendências de criminalidade e proteger comunidades.
• Saúde. Ferramentas de deep learning podem ajudar profissionais de saúde a determinar diagnósticos e melhorar os prognósticos dos pacientes.

À medida que a tecnologia de deep learning evolui, é inevitável que ela chegue a muitos outros setores.

Casos de uso de machine learning

Alguns casos de uso de machine learning incluem:

• Sites personalizados. Com machine learning, marcas podem oferecer experiências personalizadas aos clientes com base no histórico de pesquisa e outros dados.
• Mecanismos de pesquisa. Da mesma maneira, mecanismos de pesquisa usam algoritmos de ML para prever comportamentos futuros e oferecer resultados melhores aos usuários.
• Chatbots. Com o tempo, chatbots podem aprender como responder a dúvidas dos usuários com mais precisão e velocidade.

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