Machine Learning versus Deep Learning: Diferença entre Machine Learning e Deep Learning

Aprendizado de máquina e aprendizado profundo são as palavras-chave no setor de tecnologia. O aprendizado de máquina e o aprendizado profundo são a subdivisão da tecnologia de inteligência artificial. Se detalharmos ainda mais, o aprendizado profundo é uma subdivisão da tecnologia de aprendizado de máquina.

Se você está familiarizado com os conceitos básicos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo, é uma excelente notícia!

No entanto, se você é novo no campo da IA, deve estar confuso. Qual é a diferença entre aprendizado de máquina e aprendizado profundo?

Não há nada com o que se preocupar. Este artigo explicará as diferenças na linguagem fácil de entender.

O que é Aprendizado de Máquina?

O aprendizado de máquina é um ramo da tecnologia que estuda algoritmos de computador. Esses algoritmos permitem que o sistema aprenda com os dados ou melhore sozinho por meio da experiência. Os algoritmos de aprendizado de máquina fazem previsões ou decisões sem serem explicitamente programados.

Para simplificar, deixe-me lembrá-lo de alguns aplicativos de IA que você usou. Você se lembra de jogar xadrez com um computador? Sim, esses foram os primeiros dias da IA. Esses jogos de xadrez foram o resultado de algoritmos codificados que são projetados por um programador. Um programador de computador pensou em uma série de jogadas inteligentes com os melhores resultados e códigos escritos para esses jogos de xadrez.

O aprendizado de máquina está muito à frente dos primórdios dos algoritmos de IA. Os algoritmos de aprendizado de máquina não são projetados com regras codificadas para resolver o problema. Esses algoritmos aprendem sozinhos, alimentando-os com dados do mundo real. Isso significa que, com o passar do tempo, os algoritmos de aprendizado de máquina se tornam inteligentes e fazem uma previsão própria.

Vamos dar um exemplo e entender como esses algoritmos aprendem por conta própria. Alimente uma coleção de imagens de coelho e rato para o algoritmo ML. Agora você deseja identificar as imagens de coelho e rato separadamente com o uso do algoritmo ML. Você deve alimentar dados estruturados ao algoritmo de ML para funcionar. Agora rotule as características específicas do coelho e do rato nas imagens e apresente-as ao algoritmo ML. Os algoritmos de ML aprenderão as características distintas desses dois animais a partir desses dados rotulados. Ele continua a identificar milhões de imagens de coelhos e camundongos com base nos recursos que aprendeu com os rótulos.

Leia mais: Deep Learning vs Redes Neurais: Diferença entre Deep Learning e Redes Neurais

O que é Aprendizado Profundo?

O aprendizado profundo é um ramo do aprendizado de máquina que é feito de neurônios virtuais na camada sucessiva. O aprendizado profundo é extremamente flexível e inspirado na função do cérebro humano. O trabalho de cada neurônio é analisar a entrada que entra nele e decidir se transfere ou não a saída para os próximos neurônios. Cada neurônio em uma camada está conectado. A rede de neurônios pode resolver um grande número de problemas, assim como o cérebro humano.

Para entender como funciona o aprendizado profundo, vamos usar o mesmo exemplo de identificação de imagem de coelho e rato. Para resolver esse problema, as redes de aprendizado profundo adotarão uma abordagem diferente. A vantagem é que não precisa de dados estruturados ou rotulados para identificar o animal.

Quando alimentamos imagens de coelhos e ratos em redes neurais de aprendizado profundo, essa entrada passará por uma camada diferente de neurônios. Cada camada de neurônios na hierarquia definirá uma característica específica da imagem e a moverá para o próximo nível. Agora você pode ver a semelhança entre redes de aprendizado profundo e o cérebro humano? O cérebro humano também resolve o problema passando-o para uma hierarquia diferente de conceitos e consultas e encontrando uma solução.

Uma vez que os dados são processados ​​através de uma camada diferente da rede de neurônios, ele criará um identificador específico para classificar ambos os animais.

Principais diferenças entre aprendizado de máquina e aprendizado profundo

Estes são apenas exemplos básicos para explicar como o aprendizado de máquina e o aprendizado profundo funcionam. Agora vamos resumir as principais diferenças:

• O Machine Learning requer dados estruturados e aprendizado de recursos rotulados. Em comparação, o Deep Learning não requer dados estruturados ou rotulados e processa os dados dentro da rede de neurônios artificiais.

• Os algoritmos de aprendizado de máquina são projetados de tal forma que aprendem a fazer as coisas com experiência. Sempre que a saída desejada não é recebida, é necessária a intervenção humana para retreinar o algoritmo. Em comparação, as redes neurais de aprendizado profundo aprendem com seus erros e não requerem intervenção humana. No entanto, se a entrada não for de boa qualidade, mesmo o aprendizado profundo pode fornecer uma saída indesejada, pois produz uma saída por meio de uma rede de neurônios em camadas.

Como vimos em ambos os casos, os dados de entrada são essenciais. A qualidade dos dados de entrada decide a qualidade da saída.

Vamos também dar uma olhada nos usos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo:

Uso de aprendizado de máquina

• Em uma organização que possui alguns dados estruturados, o aprendizado de máquina pode ser útil. Eles podem usar esses dados facilmente para treinar algoritmos de aprendizado de máquina.
• A aplicação inteligente de soluções de machine learning pode auxiliar na automação de diversos processos de negócios.
• Também pode ser usado para desenvolver chatbots.

Uso de Deep Learning

• Quando uma organização está lidando com uma grande quantidade de dados não estruturados, o aprendizado profundo é uma opção melhor.

• No caso de problemas complexos, o aprendizado profundo fornece soluções melhores.

• O uso de aprendizado profundo brilha no caso de processamento de linguagem natural ou reconhecimento de fala.

Demanda por aprendizado de máquina e aprendizado profundo em ciência de dados e IA

Em uma empresa, uma quantidade considerável de dados é gerada diariamente. Muitas informações cruciais passam despercebidas devido à ampla quantidade de dados. Agora as empresas entenderam muito bem o poder da análise de dados. O processamento de dados aprofundado pode gerar vários insights que servirão a muitos propósitos de negócios.

Machine learning, Deep Learning, Data Science e IA estão se tornando parte integrante de todos os negócios em crescimento. Essas tecnologias já entraram em nossas vidas também na forma de assistentes modernos. Se você tiver insights, seja Netflix ou Amazon, eles estão usando essas tecnologias para o crescimento de seus negócios.

Quando você navega em um produto específico na Amazon, sem saber, você está gerando dados. Esses dados são analisados ​​por um Cientista de Dados para entender seu interesse. Você já notou o padrão de anúncios quando está assistindo YouTube ou Netflix? Esses anúncios são de produtos semelhantes do seu histórico de navegação. Como isso acontece? Não é nada além de ciência de dados fazendo seu trabalho.

Agora entenda a conexão entre ciência de dados e aprendizado de máquina.

Data Science é usado para fazer análise e processamento de dados. O objetivo principal é extrair resultados significativos para fins comerciais. Data Science envolve não apenas o processamento de dados, mas também a extração de dados, limpeza de dados, análise de dados, visualização de dados e geração de dados de insights acionáveis. Há toneladas de dados que passam despercebidos nos negócios.

Um Cientista de Dados é uma pessoa responsável por extrair insights significativos desses dados. Ao analisar o padrão de dados, os cientistas de dados esclarecem os resultados da produção, o comportamento do cliente e outros objetivos comerciais. Data Science é essencial para as empresas vencerem a concorrência de mercado e aumentarem a satisfação do cliente.

Então, surge a pergunta: qual é o papel do aprendizado de máquina na ciência de dados?

Em palavras simples, Machine Learning é uma parte da Ciência de Dados. Como discutimos, os dados são gerados em grande quantidade nas empresas. Torna-se uma tarefa tediosa para um Cientista de Dados trabalhar nisso. Então, aqui vem o papel do aprendizado de máquina. O Machine Learning usa estatísticas e algoritmos para processar e analisar dados. Todo esse processamento e análise de dados é feito sem intervenção humana. Você também pode dizer que o aprendizado de máquina é uma capacidade dada ao sistema para processar, analisar e fornecer informações sobre os resultados por conta própria.

Machine Learning e Deep Learning são algumas das funcionalidades da ciência de dados. No entanto, essas tecnologias são usadas para um propósito distinto na inteligência artificial.

O aprendizado de máquina, quando combinado com a IA, torna-se uma combinação poderosa. Agora, as empresas estão procurando vigorosamente a automação digital. Uma das formas de fazer a automação de processos de negócios é com o uso da Robotic Process Automation. A RPA usa IA e aprendizado de máquina para automatizar processos de negócios. Agora os robôs estão substituindo os humanos por trabalhos mundanos e repetitivos. Ajuda as empresas com uma melhor utilização dos recursos.

Como você pode ver, ML, AI e Data Science desempenham um papel crucial na transformação digital. O fato é que toda empresa está lidando com dados massivos, trabalho repetitivo e clientes exigentes. O mundo inteiro está se movendo em direção à transformação digital. Nesse cenário, tecnologias como aprendizado de máquina, aprendizado profundo, IA e ciência de dados estão em alta.

Habilidades requeridas

Qualquer profissional interessado na tecnologia mais recente e na qualificação pode aprender machine learning e deep learning. Para seguir uma carreira nesta área, o profissional deve ser qualificado nas seguintes áreas:

• Requer uma compreensão completa de estatísticas, algoritmos, um especialista em desenhar dados de formulários de probabilidade e criar modelos preditivos e a capacidade de resolver matrizes de confusão.

• O profissional deve conhecer linguagens de programação como Python, R, C++ e Java.

• Uma habilidade muito crucial necessária para o aprendizado de máquina é a modelagem de dados. Um profissional deve ter uma compreensão profunda de como funciona a modelagem de dados, medidas de precisão para determinados erros e estratégia de avaliação de trabalho.

• Junto com a habilidade mencionada acima, os profissionais devem manter-se atualizados com as mais recentes tecnologias, ferramentas de desenvolvimento e algoritmos.

Como dominar as habilidades necessárias?

upGrad é uma solução completa para todas as suas necessidades de tecnologia. Depois de entender a demanda do mercado e as necessidades individuais de qualificação, upGrad projetou vários cursos. O upGrad oferece vários cursos relacionados a IA, Ciência de Dados, Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo. Vamos dar uma olhada em seus cursos:

• Certificação PG em Machine Learning e Deep Learning
• Certificação PG em Machine Learning e PNL
• Diploma PG em Aprendizado de Máquina e IA
• Mestrado em Aprendizado de Máquina e IA
• Certificação Avançada em Machine Learning e Nuvem
• Certificação PG em Ciência de Dados
• PG Diploma em Ciência de Dados
• Mestrado em Ciência de Dados

Todos esses cursos são projetados tendo em mente a demanda da indústria. Esses cursos são delineados de acordo com as necessidades profissionais de trabalho. Ao longo do curso, especialistas do setor fornecerão suas orientações aos alunos. Para uma melhor experiência de aprendizado, mentores dedicados serão fornecidos aos alunos.

Quem quiser levar sua carreira para o próximo nível pode fazer esses cursos. Os critérios mínimos de elegibilidade são qualquer grau de bacharel e nenhuma experiência de codificação necessária. A melhor parte é após a conclusão; claro, você será premiado com o reconhecimento de prestígio do IIIT-B.

Conclusão

Aprendizado de máquina, aprendizado profundo, IA e ciência de dados estão em alta demanda. As empresas estão se movendo em direção à transformação digital em um ritmo acelerado. O primeiro passo para a mudança é a automação e uma visão aprofundada dos dados da organização.

De acordo com o The Hindu, “A máquina governará o local de trabalho até 2025”. O Fórum Econômico Mundial diz: “Mais de 54% dos funcionários da Índia em 12 setores precisam ser requalificados até 2022”.

A revolução industrial está no auge. Toda empresa quer automatizar seu processo. Para ser líder de mercado, é fundamental ter um conhecimento profundo dos requisitos operacionais e processos mais rápidos para economizar tempo e satisfação do cliente.

É imperativo entender que as tecnologias estão se movendo em um ritmo acelerado e a automação está em alta. Os robôs assumirão todas as tarefas de dados repetitivas, mundanas e massivas. Nesse cenário, a força de trabalho humana será utilizada para um trabalho melhor. Agora upskilling é obrigatório para permanecer na competição.

O aprendizado de máquina e o aprendizado profundo são a espinha dorsal das tecnologias mais recentes. As tendências também mostram que Machine Learning e Deep Learning terão um papel vital na automação de processos de negócios. Portanto, dominar a habilidade que está em alta demanda trará oportunidades ilimitadas para você.