Deep learning vs. machine learning: em que é que diferem?
O deep learning, também conhecido como aprendizagem profunda, é uma forma especializada de machine learning ou aprendizagem automática que utiliza redes neurais com várias camadas, enquanto o machine learning costuma recorrer a algoritmos mais simples, como árvores de decisão ou modelos lineares. A estrutura mais complexa das redes permite que o deep learning identifique padrões mais complexos em grandes volumes de dados.
Tanto a aprendizagem automática (machine learning) como a aprendizagem profunda (deep learning) são subcategorias da inteligência artificial. Ambas as abordagens permitem que os computadores tomem decisões inteligentes. No entanto, a aprendizagem profunda é considerada uma forma de aprendizagem automática, porque se baseia na aprendizagem não supervisionada pelo ser humano.
Em ambos os casos, a inteligência limita-se a campos de aplicação muito específicos. Fala-se de inteligência artificial fraca, em contraste com a inteligência artificial forte, que seria capaz de tomar decisões inteligentes em múltiplos campos e sob diversas circunstâncias, à semelhança das capacidades humanas.
Deep learning vs. machine learning: em que é que diferem?
A aprendizagem automática (machine learning) é a tecnologia mais antiga e simples das duas. Funciona com um algoritmo que o próprio sistema adapta após receber feedback de uma pessoa. Por outras palavras, esta tecnologia requer que o sistema seja alimentado com dados estruturados e categorizados, para que possa deduzir como classificar novos dados desse tipo. Em seguida, dependendo da classificação, o sistema executa determinadas ações programadas. Por exemplo, identifica se aparece um cão ou um gato nas fotos e move os ficheiros para pastas diferentes.
Após a fase inicial de implementação, o algoritmo é otimizado através do feedback humano, que indica ao sistema possíveis classificações erradas e como atribuir as categorias corretamente.
No caso do deep learning, por outro lado, não é necessário dispor de dados estruturados. Este sistema funciona com redes neurais multicamadas, que imitam o comportamento do cérebro humano e combinam diferentes algoritmos, o que permite que o sistema processe até mesmo dados não estruturados.
A abordagem da aprendizagem profunda é especialmente adequada para tarefas complexas em que nem todos os aspetos dos objetos podem ser classificados antecipadamente. O próprio sistema encarrega-se de identificar os fatores diferenciadores adequados; em cada camada, as novas entradas são analisadas à procura de outras características, que o sistema utiliza para decidir como classificar as entradas.
É importante ter em conta que, na aprendizagem profunda, o próprio sistema identifica os fatores distintivos adequados nos dados, sem que seja necessário fornecer-lhe uma classificação externa. Por isso, não é necessária a intervenção de um programador. O sistema verifica por si próprio se é possível gerar novas classificações ou categorias a partir das novas entradas.
Embora a aprendizagem automática possa funcionar com uma base de dados relativamente pequena, a aprendizagem profunda requer uma quantidade de dados muito maior. O sistema deve dispor de mais de 100 milhões de pontos de dados para fornecer resultados fiáveis.
Além disso, a tecnologia de aprendizagem profunda é mais complexa de implementar. Requer mais recursos informáticos e é muito mais cara do que a aprendizagem automática.
Deep learning vs. machine learning: resumo das diferenças
| Aprendizagem automática (ML) | Aprendizagem profunda (DL) | |
|---|---|---|
| Formato de dados | Dados estruturados | Dados não estruturados |
| Base de dados | Base de dados gerenciável | Mais de um milhão de pontos de dados |
| Treinamento | É necessário um treinador humano | O sistema aprende sozinho |
| Algoritmo | Algoritmo variável | Rede neural de algoritmos |
| Aplicação | Tarefas rotineiras simples | Tarefas complexas |
Diferentes áreas de aplicação
O aprendizado de máquina pode ser considerado a tecnologia precursora do aprendizado profundo. Na verdade, todas as tarefas que podem ser realizadas através do aprendizado de máquina também podem ser realizadas através do aprendizado profundo. Portanto, ao comparar o aprendizado profundo com o aprendizado de máquina, em princípio, o primeiro sai a ganhar.
No entanto, como a aprendizagem profunda requer um investimento muito maior de recursos, não costuma ser eficiente, pelo que os domínios de aplicação de ambas as tecnologias foram claramente delimitados. Todas as tarefas que podem ser realizadas através da aprendizagem automática são resolvidas com esta tecnologia.
De qualquer forma, ambos proporcionam uma enorme vantagem competitiva às empresas, uma vez que tanto a aprendizagem automática como a aprendizagem profunda estão longe de ser comuns no ambiente de trabalho atual.
Áreas de aplicação: deep learning vs. machine learning
No âmbito do marketing online, muitas empresas utilizam ferramentas de análise de marketing baseadas em aprendizagem automática. Estas ferramentas analisam os dados e fornecem previsões fiáveis sobre vários aspetos, tais como o tipo de conteúdo que gera conversões, os textos que os clientes preferem ler ou os canais de marketing que geram mais vendas.
No que diz respeito ao atendimento ao cliente, os chatbots podem basear-se na aprendizagem automática. Estes chatbots identificam palavras-chave nas consultas dos utilizadores e, através de perguntas de esclarecimento ou de decisão, orientam o cliente para a informação pretendida. No entanto, os chatbots baseados na aprendizagem profunda compreendem a linguagem natural humana e não dependem da utilização de palavras-chave específicas, o que permite diálogos mais fluidos e soluções mais precisas.
Os assistentes de voz, como a Siri, a Alexa e o Google Assistant, utilizam quase sempre tecnologias baseadas na síntese de voz e na aprendizagem profunda. No âmbito empresarial, os assistentes de voz estão a começar a ser utilizados para realizar tarefas como gerir encomendas, enviar e-mails, gerar relatórios ou realizar pesquisas, tudo através de comandos em linguagem natural. Os sistemas mais antigos, baseados na linguagem automática, não conseguiam captar as subtilezas da linguagem, pelo que eram menos eficazes.
No domínio da Business Intelligence (BI), a aprendizagem automática é utilizada para visualizar dados essenciais da empresa e fazer previsões compreensíveis para os responsáveis pela tomada de decisões. Por outro lado, os sistemas de aprendizagem profunda aplicados à IA generativa permitem criar gráficos e imagens com base em simples indicações. Além disso, abordagens como os modelos de linguagem extensos (Large Language Models) ou o processamento de linguagem natural (Natural Language Processing), também baseadas em algoritmos de linguagem profunda, são ferramentas úteis para a criação de conteúdo.