Aprendizado Profundo vs. Aprendizado de máquina: qual é a diferença?

Nos últimos anos, o campo da inteligência artificial (IA) experimentou um rápido crescimento, impulsionado por vários fatores incluindo a criação de processadores ASIC, maior interesse e investimento de grandes empresas e a disponibilidade de grandes dados. E com OpenAI e TensorFlow disponíveis ao público, muitas empresas e indivíduos menores têm decidiu participar e treinar sua própria IA por meio de vários aprendizados de máquina e aprendizado profundo algoritmos.

Se você está curioso sobre o que são aprendizado de máquina e aprendizado profundo, suas diferenças e os desafios e limitações de usá-los, então você está no lugar certo!

O que é aprendizado de máquina?

O aprendizado de máquina é um campo dentro da inteligência artificial que treina computadores para fazer previsões e decisões de forma inteligente sem programação explícita. Dependendo do algoritmo de treinamento, o aprendizado de máquina pode treinar um modelo por meio de regras if-then simples, equações matemáticas complexas e/ou arquiteturas de rede neural.

Muitos algoritmos de aprendizado de máquina usam dados estruturados para treinar modelos. Dados estruturados são dados organizados em um formato ou estrutura específica, como planilhas e tabelas. Treinar um modelo com dados estruturados permite tempos de treinamento mais rápidos e requisitos de recursos menores, além de fornecer aos desenvolvedores uma compreensão clara de como o modelo resolve problemas.

Os modelos de aprendizado de máquina são frequentemente usados ​​em vários setores, como saúde, comércio eletrônico, finanças e manufatura.

O que é aprendizagem profunda?

O aprendizado profundo é um subcampo do aprendizado de máquina que se concentra em modelos de treinamento, imitando como os humanos aprendem. Como não é possível tabular informações mais qualitativas, o aprendizado profundo foi desenvolvido para lidar com todos os dados não estruturados que precisam ser analisados. Exemplos de dados não estruturados seriam imagens, postagens de mídia social, vídeos e gravações de áudio.

Como os computadores têm dificuldade em identificar com precisão padrões e relacionamentos de dados não estruturados dados, modelos treinados por meio de algoritmos de aprendizado profundo levam mais tempo para treinar, precisam de grandes quantidades de dados, e processadores de treinamento de IA especializados.

O uso de redes neurais artificiais também torna o aprendizado profundo difícil de entender porque a entrada passa por um complexo, algoritmo não linear e de alta dimensão, onde se torna difícil determinar como a rede neural chegou à sua saída ou responder. Os modelos de aprendizado profundo tornaram-se tão difíceis de entender a ponto de muitos começarem a se referir a eles como caixas pretas.

Os modelos de aprendizado profundo são usados ​​para tarefas complexas que normalmente exigem a execução de um ser humano, como processamento de linguagem natural, direção autônoma e reconhecimento de imagem.

A diferença entre aprendizado de máquina e aprendizado profundo

Aprendizado de máquina e aprendizado profundo são dois campos importantes dentro da inteligência artificial. Embora ambas as metodologias tenham sido usadas para treinar muitos modelos úteis, elas têm suas diferenças. Aqui estão alguns:

Complexidade de Algoritmos

Uma das principais diferenças entre aprendizado de máquina e aprendizado profundo é a complexidade de seus algoritmos. Algoritmos de aprendizado de máquina normalmente usam algoritmos mais simples e lineares. Em contraste, os algoritmos de aprendizado profundo empregam o uso de redes neurais artificiais que permitem níveis mais altos de complexidade.

Quantidade de dados necessários

O aprendizado profundo usa redes neurais artificiais para fazer correlações e relacionamentos com os dados fornecidos. Como cada dado terá características diferentes, os algoritmos de aprendizado profundo geralmente exigem grandes quantidades de dados para identificar padrões com precisão no conjunto de dados.

Por outro lado, o aprendizado de máquina exigirá quantidades significativamente menores de dados para tomar decisões bastante precisas. Como os algoritmos de aprendizado de máquina geralmente são mais simples e requerem menos parâmetros, os modelos treinados por meio de algoritmos de aprendizado de máquina podem se contentar com um conjunto de dados menor.

Interpretabilidade

O aprendizado de máquina requer dados estruturados, bem como uma intervenção próxima do desenvolvedor para criar modelos eficazes. Isso torna o aprendizado de máquina mais fácil de interpretar, pois os desenvolvedores geralmente fazem parte do processo ao treinar a IA. O nível de transparência mais o conjunto de dados menor e menos parâmetros facilitam a compreensão de como o modelo funciona e toma suas decisões.

O aprendizado profundo usa redes neurais artificiais para aprender com dados não estruturados, como imagens, vídeos e sons. O uso de redes neurais complexas mantém os desenvolvedores no escuro quando se trata de entender como o modelo conseguiu chegar à sua decisão. É por isso que os algoritmos de aprendizado profundo são frequentemente considerados modelos de “caixa preta”.

Recursos Necessários

Conforme discutido anteriormente, os algoritmos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo exigem diferentes quantidades de dados e complexidade. Como os algoritmos de aprendizado de máquina são mais simples e requerem um conjunto de dados significativamente menor, um modelo de aprendizado de máquina pode ser treinado em um computador pessoal.

Em contraste, os algoritmos de aprendizado profundo exigiriam um conjunto de dados significativamente maior e um algoritmo mais complexo para treinar um modelo. Embora o treinamento de modelos de aprendizado profundo possa ser feito em hardware de nível de consumidor, processadores especializados, como TPUs, são frequentemente empregados para economizar uma quantidade significativa de tempo.

Tipos de Problemas

Algoritmos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo são mais adequados para resolver diferentes tipos de problemas. O aprendizado de máquina é mais adequado para problemas mais simples e lineares, como:

• Classificação: Classifique algo com base em recursos e atributos.
• Regressão: preveja o próximo resultado com base nos padrões anteriores encontrados nos recursos de entrada.
• Redução de dimensionalidade: reduza o número de recursos, mantendo o núcleo ou a ideia essencial de algo.
• Agrupamento: agrupa coisas semelhantes com base em recursos sem conhecimento de classes ou categorias já existentes.

Os algoritmos de aprendizado profundo são mais bem usados ​​para problemas complexos que você confiaria em um humano para resolver. Tais problemas incluiriam:

• Reconhecimento de imagem e fala: Identifique e classifique objetos, rostos, animais, etc., em imagens e vídeos.
• Sistemas autônomos: Controle/conduza autonomamente carros, robôs e drones com pouca ou nenhuma intervenção humana.
• bots de jogo de IA: Faça a IA jogar, aprenda e melhore as estratégias para vencer jogos competitivos, como xadrez, Go e Dota 2.
• Processamento de linguagem natural: Compreender a linguagem humana em texto e fala.

Embora você provavelmente possa resolver problemas simples e lineares com algoritmos de aprendizado profundo, eles são mais adequados para algoritmos de aprendizado de máquina, pois exigem menos recursos para serem executados, têm conjuntos de dados menores e requerem treinamento mínimo tempo.

Existem outros subcampos de aprendizado de máquina

Agora você entende a diferença entre aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Se você estiver interessado em treinar seu próprio modelo, lembre-se de que o aprendizado profundo é apenas um domínio dentro da máquina aprendizado, mas pode haver outros subdomínios de aprendizado de máquina que se encaixariam melhor no problema que você está tentando resolver. Nesse caso, aprender outros subdomínios de aprendizado de máquina deve aumentar sua eficiência para resolver um problema.