Você sabe o que é deep learning? Ou já ouviu falar em machine learning? Saiba que esses dois sistemas são desdobramentos da Inteligência Artificial ou AI e que já fazem parte do nosso dia a dia.

Hoje, já percebemos que esses dois sistemas estão fazendo grandes revoluções em nossa sociedade e em todas as áreas, como no mercado de trabalho, na saúde, na área jurídica, de entretenimento e muitas outras.

Com isso, no post de hoje, você vai entender um pouco mais sobre essas subcategorias da AI, Machine Learning e Deep Learning, descobrir como elas já estão sendo utilizadas e alguns dos estudos que estão sendo feitos para ampliar a sua área de atuação e ainda compreender quais são as principais diferenças entre esses sistemas. Continue lendo e confira!

Como se deu o desenvolvimento da Inteligência Artificial (AI)?

Com a evolução na área da ciência da computação, a inteligência artificial também tem se desenvolvido. Os dispositivos inteligentes avançaram muito na área de análise computacional.

No início, as pesquisas sobre AI tinham por objetivo reproduzir a forma humana de pensar, mas com as descobertas feitas durante os estudos, os cientistas perceberam que podiam ir além, e desenvolveram dispositivos eletrônicos com capacidades maiores, como o do uso da linguagem e do auto aperfeiçoamento.

Os estudos para desenvolver a inteligência artificial em máquinas ainda são incipientes em relação ao potencial da área, mas já estão influenciando vários setores, como a industrial, o de saúde, o da agricultura e ainda outros.

O que é Machine Learning?

O desenvolvimento da AI engloba diversas técnicas e métodos, além de algoritmos que tornam um software ou hardware inteligente.

Com a junção da internet das coisas (IoT) — que é a internet que faz a ligação entre pessoas e dispositivos eletrônicos e ainda, entre os próprios dispositivos, e a cloud computing — serviço que disponibiliza o armazenamento de arquivos e dados em servidores que podem ser acessados em qualquer dispositivo com internet, o machine learning ou aprendizado de máquina é uma forma de aperfeiçoamento da inteligência artificial.

O machine learning também é uma junção de técnicas, métodos e algoritmos que melhoram o desempenho do software ou hardware à medida que adquirem mais dados, ou seja, ele aprende com as informações históricas e consegue prever comportamentos futuros.

Uma das técnicas utilizadas pelo aprendizado de máquina são as redes neurais artificiais, que é como a máquina aprende — muito parecida com a forma de trabalho dos neurônios dos cérebros humanos. Além disso, são utilizadas as técnicas estatísticas, tais como a árvore de decisão, as várias ferramentas de regressão, as hipóteses bayesianas e ainda outras.

Sabe as recomendações de filmes, séries e vídeos que você vê na sua página principal da Netflix ou do YouTube? As propostas são personalizadas porque são geradas por meio de aprendizado de máquina. Com os históricos de filmes e vídeos assistidos dos usuários é possível fazer tais previsões.

Outro exemplo são as traduções do Google e Facebook. Por meio das técnicas do machine learning, os modelos aprendem a fazer a tradução automaticamente de frases e estão cada vez mais precisos.

Ou ainda seu e-mail quando decide o que vai para a área de spam, selecionando o que entra na sua caixa de entrada ou não.

O que é Deep Learning?

A deep learning ou aprendizagem profunda é uma subárea da machine learning. Ela também utiliza as redes neurais artificiais, mas, ao invés de ser um sistema que faz interconexões com as várias ramificações do neurônio, como acontece na aprendizagem de máquina, a aprendizagem profunda analisa as camadas discretas da rede neural artificial, as conexões existentes e, também, as direções dos dados.

Por exemplo, se for apresentada uma foto para esse sistema. Cada atributo da foto pode ser reconhecido por um neurônio diferente e cada neurônio vai atribuir uma porcentagem indicando a possibilidade do que pode ser essa imagem, de acordo com o seu conhecimento prévio.

Caso seja apresentada a foto de uma árvore, ele informa que existe a possibilidade de 79% de ser uma árvore, 13% de chance de ser uma mesa e 8% de ser é uma flor, por exemplo.

A saída, ou resultado final, vai ser a junção de todas as conclusões dos neurônios artificiais sobre o que é a foto. Esse sistema trabalha com um vetor de probabilidade, que vai calcular as porcentagens que foram atribuídas à imagem.

Isso significa que, quanto mais camadas profundas tiverem os neurônios, a deep learning poderá dar soluções para questões mais complexas.

Um exemplo próximo da nossa realidade é a transcrição de fala para texto, como podemos ver no Google Voice, por exemplo. Com a utilização da deep learning, as redes de multicamadas conseguem distinguir os sons, diferenciando unidades fonéticas por meio do treinamento do sistema.

Como será o futuro com a Deep Learning?

Não é apenas para o reconhecimento de fotos e desenhos que a aprendizagem profunda tem sido desenvolvida. Em 2016, nos EUA, um caminhão trafegou sem motorista e foi um marco para o transporte autônomo. A empresa TuSimple treinou um sistema usando a técnica de deep learning.

O sistema foi treinado com uma grande quantidade de dados e algoritmos para que pudesse aprender a executar a tarefa.

E ainda, na área da saúde, a aprendizagem profunda poderá ser treinada para ser mais precisa que os seres humanos na identificação de um tumor em uma ressonância magnética, por exemplo, ou ainda, perceber indicadores de câncer no sangue.

A Arterys treinou o sistema de deep learning com 3.000 casos cardíacos, analisando o coração e o fluxo sanguíneo e juntou as considerações do programa com a máquina de ressonância magnética. Em segundos os resultados da ressonância ofereceram uma análise precisa do coração com base na imagem — esse processo demorava uma hora.

Com essa tecnologia, o médico pode focar nos possíveis tratamentos e não precisa mais fazer esse trabalho manual de juntar as imagens e analisá-las.

E ela também está presente na área jurídica. Um estudo feito por pesquisadores americanos e britânicos utilizou o sistema com AI empregando a técnica de aprendizagem profunda para prever os resultados de centenas de casos do Tribunal Europeu de Direitos Humanos.

O sistema foi treinado com 584 casos de língua inglesa relacionados com os artigos 3, 6 e 8 da Convenção Europeia de Direitos Humanos e foi alimentado com fatos básicos do caso. A previsão foi igual ao veredicto dos juízes em 79% dos casos.

Resumindo as diferenças entre Machine Learning e Deep Learning

O machine learning, que é um dos desdobramentos da inteligência artificial, permite que o sistema consiga analisar os dados, fazer previsões e ainda, aprender sem a interferência humana durante o processo.

Já a deep learning, é um aprofundamento do aprendizado da máquina. Esse sistema tem um processo de aprendizagem diferenciado e possibilita a análise da voz e das imagens, por exemplo, expandindo a capacidade de atuação da inteligência artificial.

Conseguiu perceber o que é deep learning e qual a diferença entre machine learning? Se você quer mais detalhes sobre como está acontecendo a transformação digital nas empresas e quais são as novidades no setor, assine nossa newsletter e receba conteúdo atualizado e de qualidade toda segunda-feira!