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Entenda a diferença entre Machine Learning e Deep Learning

A inteligência artificial deixou de ser, há algum tempo, tema de filmes e desenhos para assumir o papel de grande aliado tecnológico de empresas de todos os tipos e tamanhos. Inclusive, hoje ela já é amplamente utilizada no ambiente de negócios, em setores como no RH (Recursos Humanos), Marketing e Segurança.

Assim como os sistemas baseados em machine learning, que também já são adotados largamente pelo Mercado Financeiro. A todos esses conceitos que guiam a transformação digital se junta agora o deep learning, outro trunfo estratégico para a inovação.

Que tal conhecer um pouco mais sobre ele no post abaixo?

Quais são as diferenças entre machine learning e deep learning?

Os conceitos de machine learning e deep learning surgiram na década de 1960, mas cada um deles mudou drasticamente ao longo dos anos, criando uma maior divisão entre os dois.

Machine learning é um tipo de inteligência artificial que favorece a forma como um computador compreende e aprende quando é apresentado a novos dados, que estão em constante alteração.

Nessa hora entra em ação o trabalho do cientista de dados, que realiza o pré-processamento e oferece aos algoritmos informações brutas que possam ser exploradas à procura de padrões.

Hoje os sistemas baseados em machine learning já são empregados diariamente em milhares de operações no Mercado Financeiro. Eles guiam a maioria das tomadas de decisão relacionadas a quais investimentos fazer e quais os melhores momentos para venda e compra de ações e ativos.

Já o deep learning é inspirado na capacidade de aprendizagem do cérebro humano ao utilizar as chamadas redes neurais profundas, que aceleram as máquinas de aprendizado. Ele também elimina a intervenção do cientista de dados, que gasta menos tempo na preparação dos informações e pode se concentrar no ajuste e otimização do software, alcançando resultados muito mais precisos.

As redes neurais profundas são a primeira família de algoritmos que não requerem engenharia de recursos manual. Elas aprendem por conta própria, processando recursos de alto nível a partir de dados brutos.

Quais são os benefícios do deep learning?

Ao utilizar esse tipo de transformação digital desenvolvedores de softwares, engenheiros e cientistas estão obtendo resultados inacreditáveis em aplicações diversas como visão computacional, reconhecimento de voz e processamento de linguagem.

Sua utilização também está ajudando a desenvolver áreas diversas que durante muito tempo desafiaram quem trabalha com inteligência artificial. São elas: percepção de objetos, tradução automática online e o reconhecimento de pesquisa por voz.

Confira abaixo outros benefícios:

  • Melhorar a experiência dos usuários em resultados de pesquisas online;
  • Otimizar campanhas de anúncios online em tempo real;
  • Analisar sentimentos em textos em redes sociais;
  • Oferecer as melhores ofertas para cada cliente com base na sua análise de navegação;
  • Prever falhas em equipamentos diversos;
  • Detectar fraudes;
  • Prevenir invasões de rede;
  • Reconhecer padrões e imagens;
  • Filtrar spams nos e-mails.

Transformação digital na prática

Diversos gigantes da indústria, principalmente de Tecnologia, já utilizam na prática os conceitos de deep learning. Veja abaixo:

  • Inteligência Artificial do Google

A empresa usou o deep learning para analisar células cancerígenas, ‘ensinado’ os computadores a reconhecer padrões presentes em enormes conjuntos de dados. O sistema se destacou por ser muito sensível a potenciais indícios de câncer. Ele consegue identificar e sinalizar fatores que poderiam passar despercebidas ao olhar humano.

  • Shutterstock

A Shutterstock anunciou o lançamento da versão da Composition Aware Search, uma ferramenta que permite uma experiência de pesquisa totalmente nova. Construída com base em um modelo avançado de similaridade visual, a ferramenta permite especificar uma ou mais palavras-chave e o layout específico da imagem procurada.

Ela usa uma combinação de visão de máquina, processamento de linguagem natural e técnicas de recuperação de informações. Por exemplo, um usuário pode procurar imagens de cães e gatos, onde o cachorro esteja à esquerda e o gato à direita.

  • Nvidia e Intel

Enquanto muitas empresas adotam o aprendizado profundo em máquina, outras investem no desenvolvimento de hardware que a suporte. A Nvidia, principal fornecedora de unidades de processamento gráfico (GPUs) para computadores e notebooks, também está se especializando em fornecer equipamentos de ponta para sistemas construídos com modelos de deep learning.

O Deep Learning é a tecnologia base para ferramentas como o Google Translate (Google Tradutor) e o Cortana (assistente personalizado da Microsoft).

A Intel também tem investido nesse mercado, lançando um sistema que fornece computação neural dedicada para acelerar esse tipo de tecnologia. Ele pode ser usado em drones, na robótica e nas câmeras inteligentes.

Escolha o parceiro certo de tecnologia

Segundo o Gartner, até 2020, quase todos os programas serão dotados de algum tipo de inteligência artificial. E essa será uma das cinco prioridades de investimento para mais de 30% dos CIOs.

Se sua empresa também quer fazer parte dessa tendência, precisa ter ao seu lado o parceiro de tecnologia ideal para o seu negócio!

Em primeiro lugar, tome cuidado. Algumas empresas no mercado se posicionam como fornecedores de aplicações e plataformas de transformação digital – ou dizem que usam deep e machine learning em seus produtos. Escolha uma que possua uma relação de confiança com seus usuários finais e que esteja focada em construir um portfólio de casos de sucesso nessa área.  

Tome cuidado com quem promete muito. A sede por avançar na transformação digital pode criar muitas expectativas, e nessa vontade de fazer o máximo muitos CIOs são fisgados por quem oferece técnicas sofisticadas. Procure um fornecedor que trate a tecnologia de forma simples, descomplicada e que atinja o seu objetivo,  por mais inovador que ele seja.

Sem dúvidas a transformação digital será alcançada com muito mais facilidade a partir da utilização de ferramentas que adotem inteligência artificial, deep e machine learning. A tecnologia do futuro é baseada no aprendizado de máquina e já chegou.

Será no mínimo interessante ver como ela continuará a evoluir em novas aplicações que estarão presentes em todos os setores de empresas de todos os tipos e tamanhos.

Mas para, de fato, imergir na sua adoção, será necessário ter o lado um parceiro de tecnologia que entenda a necessidade específica de cada negócio.

Você e sua empresa estão preparados?

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Paulo Ribas

Paulo Ribas

Head para soluções de mobilidade, seguros e previdência na Cedro Technologies. Possui larga experiência nestas áreas, em relação à tecnologia e às instituições financeiras.