Aprendizado de máquina versus redes neurais: qual é a diferença?

Inteligência Artificial (IA), Aprendizado de Máquina (ML) e Aprendizado Profundo (DL) tornaram-se tão profundamente entrelaçados em nosso dia-a-dia e tão rápido que nos acostumamos a eles sem sequer conhecer suas conotações. Para a maioria das pessoas, AI, ML e DL são todos iguais. No entanto, embora essas tecnologias estejam inter-relacionadas, elas têm diferenças inatas.

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Hoje, vamos esclarecer uma dessas fontes de confusão em massa – Machine Learning vs Neural Network.

O que é Aprendizado de Máquina?

O Machine Learning se enquadra na tela maior da Inteligência Artificial. O Machine Learning busca construir sistemas ou máquinas inteligentes que possam aprender e treinar automaticamente por meio da experiência, sem serem explicitamente programados ou exigirem qualquer intervenção humana.

Nesse sentido, Machine Learning é uma atividade em constante evolução. O aprendizado de máquina visa entender a estrutura de dados do conjunto de dados disponível e acomodar os dados em modelos de ML que podem ser usados ​​por empresas e organizações.

Os dois principais métodos de ML são aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado. Saiba mais sobre os tipos de aprendizado de máquina.

O que é uma rede neural?

A estrutura do cérebro humano inspira uma Rede Neural. É essencialmente um modelo de Machine Learning (mais precisamente, Deep Learning) que é usado no aprendizado não supervisionado. Uma Rede Neural é uma teia de entidades interconectadas conhecidas como nós onde cada nó é responsável por uma computação simples. Desta forma, uma Rede Neural funciona de forma semelhante aos neurônios do cérebro humano.

Leia: Deep Learning vs Rede Neural

Aprendizado de máquina versus rede neural: principais diferenças

Vejamos as principais diferenças entre Machine Learning e Redes Neurais.

1. O aprendizado de máquina usa algoritmos avançados que analisam dados, aprendem com eles e usam esses aprendizados para descobrir padrões de interesse significativos. Considerando que uma Rede Neural consiste em uma variedade de algoritmos usados ​​em Machine Learning para modelagem de dados usando gráficos de neurônios.

2. Enquanto um modelo de Aprendizado de Máquina toma decisões de acordo com o que aprendeu com os dados, uma Rede Neural organiza algoritmos de forma que possa tomar decisões precisas por si só. Assim, embora os modelos de Machine Learning possam aprender com os dados, nos estágios iniciais, eles podem exigir alguma intervenção humana.

As redes neurais não requerem intervenção humana, pois as camadas aninhadas passam os dados por meio de hierarquias de vários conceitos, o que eventualmente as torna capazes de aprender por meio de seus próprios erros.

3. Como mencionamos anteriormente, os modelos de aprendizado de máquina podem ser categorizados em dois tipos – modelos de aprendizado supervisionado e não supervisionado. No entanto, as redes neurais podem ser classificadas em redes neurais feed-forward, recorrentes, convolucionais e modulares.

4. Um modelo de ML funciona de maneira simples – é alimentado com dados e aprende com eles. Com o tempo, o modelo de ML se torna mais maduro e treinado à medida que aprende continuamente com os dados. Pelo contrário, a estrutura de uma Rede Neural é bastante complicada. Nela, os dados passam por várias camadas de nós interconectados, onde cada nó classifica as características e informações da camada anterior antes de repassar os resultados para outros nós nas camadas subsequentes.

5. Como os modelos de aprendizado de máquina são adaptáveis, eles estão evoluindo continuamente aprendendo por meio de novos dados e experiências de amostra. Assim, os modelos podem identificar os padrões nos dados. Aqui, os dados são a única camada de entrada. No entanto, mesmo em um modelo de Rede Neural simples, existem várias camadas.

A primeira camada é a camada de entrada, seguida por uma camada oculta e, finalmente, uma camada de saída. Cada camada contém um ou mais neurônios. Ao aumentar o número de camadas ocultas em um modelo de Rede Neural, você pode aumentar suas habilidades computacionais e de resolução de problemas.

6. As habilidades necessárias para aprendizado de máquina incluem programação, probabilidade e estatística, Big Data e Hadoop, conhecimento de estruturas de ML, estruturas de dados e algoritmos. As redes neurais exigem habilidades como modelagem de dados, matemática, álgebra linear e teoria dos grafos, programação e probabilidade e estatística.

7. O aprendizado de máquina é aplicado em áreas como saúde, varejo, comércio eletrônico (mecanismos de recomendação), BFSI, carros autônomos, streaming de vídeo online, IoT e transporte e logística, para citar alguns. As Redes Neurais, por outro lado, são usadas para resolver vários desafios de negócios, incluindo previsão de vendas, validação de dados, pesquisa de clientes, gerenciamento de riscos, reconhecimento de fala e reconhecimento de caracteres, entre outras coisas.

Conclusão

Essas são algumas das principais diferenças entre Machine Learning e Redes Neurais. As redes neurais são essencialmente uma parte do Deep Learning, que por sua vez é um subconjunto do Machine Learning. Assim, as Redes Neurais nada mais são do que uma aplicação altamente avançada de Aprendizado de Máquina que agora está encontrando aplicações em muitos campos de interesse.

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