Qual é a diferença entre machine learning e deep learning?

Quem se interessa pelas áreas de Inteligência Artificial (IA) e ciência de dados, provavelmente já deve ter ouvido falar dos conceitos de machine learning e deep learning. Muita gente pode achar que os termos são sinônimos, mas existem algumas diferenças interessantes entre eles. Você quer saber quais são? Então, continue a leitura porque, neste artigo, vamos entrar mais a fundo nas definições de deep learning e machine learning, além de falar das aplicações de cada um.

O que é machine learning?

Se for traduzido de forma literal, o termo “machine learning” significa “aprendizado de máquina“. A professora Úrsula Martins, do curso Profissão: Cientista de Dados da EBAC, tem uma explicação bem didática e que ilustra exatamente o que isso quer dizer:

“Para falar sobre machine e deep learning, precisamos falar de Inteligência Artificial. Imagine que consideramos IA todo e qualquer sistema que consiga realizar tarefas humanas que exijam algum grau de inteligência, como reconhecimento de imagens ou inteligências que classificam e-mails como spam ou não, por exemplo. Dentro do campo da IA, a gente encontra o machine learning, algoritmos que aprendem a partir de referências. É como se eles estudassem dados para aprender e, a partir disso, realizar previsões e classificações. Por exemplo, as IAs de reconhecimento de imagens e spam são Inteligências Artificiais que utilizam machine learning“, explicou.

Outros usos comuns desse tipo de Inteligência Artificial são recomendações de conteúdo, identificação de possíveis fraudes e manutenção preditiva.

Como funciona o machine learning?

O treinamento desses sistemas é feito com grandes volumes de dados, o famoso Big Data. Esse processo de aprendizado é um pouco parecido com o dos seres humanos: sabe quando você quer dominar um assunto e tenta assistir aulas, ver vídeos e ler conteúdos sobre o tema? Você também está preenchendo a sua memória com dados para fomentar seu aprendizado.

Portanto, machine learning é uma máquina que vai fazer essa maratona de estudos. O algoritmo analisa grandes volumes de dados e busca correlações, padrões e tendências que possam ajudá-lo a aprender sobre eles. A ideia é que, quando um usuário coloca no sistema de machine learning uma pergunta ou um conjunto de dados de entrada, a máquina devolva uma resposta assertiva, com base nesse aprendizado. Quanto mais dados entram no sistema, mais ele vai aprendendo e afinando a resposta.

Um exemplo do dia a dia de quase todo mundo são os algoritmos de recomendação de plataformas de streaming de música. Para que ele decida se vai recomendar uma música romântica da Taylor Swift ou uma banda de rock dos anos 80, o algoritmo vai pegar dados não só da sua preferência, como da de outros ouvintes com gostos parecidos, para entender qual a melhor recomendação para você. E cada música que você decide ouvir até o final ou pular, dá para o sistema um feedback a respeito da qualidade da sugestão.

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Quais são os tipos de machine learning?

Esse processo de aprendizado do machine learning pode ser dividido em alguns subtipos. Vamos explicar um pouco de cada um:

• Aprendizado supervisionado

Nesse tipo de aprendizado, existe a figura de um(a) cientista de dados que informa ao sistema o conjunto de dados de entrada e suas respectivas respostas. Depois do treinamento, são inseridos novos dados de entrada no algoritmo para verificar o aprendizado.

O sistema é treinado com dados rotulados e recebe as variáveis que devem ser avaliadas para estabelecer correlações. Tanto as entradas quanto as respostas esperadas do algoritmo são especificadas por cientistas de dados.

As principais aplicações desse tipo de aprendizado incluem:

• Classificação de dados em duas categorias e a partir de mais de dois tipos de resposta;
• Predição de valores contínuos;
• Combinação das predições de diferentes modelos de machine learning para produzir uma previsão mais precisa.

• Aprendizado não-supervisionado

Existe também o aprendizado sem um(a) especialista supervisionando o algoritmo. O sistema apenas recebe os dados e tira conclusões sozinho a respeito das relações e padrões desse grupo de variáveis.

Por exemplo, digamos que uma empresa tem uma base de dados grande. Ela pode enviar para um algoritmo de machine learning e, a partir de um processo de aprendizado não-supervisionado, ele pode identificar grupos de clientes com características parecidas, para que a empresa possa realizar ações de marketing direcionadas para esses grupos.

Esse tipo de machine learning é indicado para:

• Separação da base de dados em grupos baseados em similaridades;
• Identificação de padrões de um banco de dados;
• Redução do número de variáveis em um banco de dados.

• Aprendizado semi-supervisionado

Temos também uma categoria de aprendizado no meio do caminho, que mistura um pouco das duas anteriores. Aqui, o algoritmo é treinado com alguns dados rotulados que busca padrões quando o sistema recebe um grande volume de dados não-rotulados.

Alguns exemplos de usos comuns desse tipo de aprendizado:

• Tradução de idiomas;
• Detecção de fraudes;
• Rotulação de dados automatizada.

• Aprendizado por reforço

Nessa última categoria, o algoritmo é programado para chegar a um objetivo, ao mesmo tempo em que recebe instruções e regras para alcançá-lo. O sistema é programado para buscar recompensas positivas – que ocorrem quando ele age de acordo com o objetivo – e evitar sanções – que ocorrem quando ele se afasta desse objetivo.

Esse tipo de aprendizado é aplicado em:

• Robótica;
• Bots que jogam games;
• Algoritmos usados para calcular realocação de recursos em empresas.

O que é deep learning?

Imagem: Shutterstock

A professora da EBAC Úrsula Martins explicou os fundamentos básicos do termo deep learning, que também é chamada de “aprendizagem profunda”: “trata-se uma área dentro de machine learning, que monta algoritmos em camadas, funcionando mais ou menos como uma rede neural artificial capaz de aprender e tomar decisões por conta própria”, explica.

Essas redes neurais simulam o processo de aprendizado dos neurônios humanos, isto é, por camadas. Assim, ele permite que um sistema de IA possa resolver problemas mais complexos.

Como funciona o deep learning?

Quando você olha uma imagem, o seu cérebro processa diferentes aspectos visuais e tenta associar o todo do objeto retratado com algo que já existe na sua memória. No deep learning é um pouco parecido.

Como dissemos, o aprendizado é em camadas, também chamadas de nós. Cada uma delas vai processar uma parte dos dados de entrada. As informações vão sendo analisadas por camadas, cada uma mais especializada que a anterior, para ser, aos poucos, compreendida pela rede neural, e, assim, chegar a um resultado.

Alguns dos usos mais comuns de deep learning são algoritmos de reconhecimento de imagens ou chatbots.

O maior diferencial do deep learning é que, nele, uma parte do aprendizado, a extração de características, é automatizada. No machine learning, se você quer que ele reconheça a imagem de um carro, você vai informar as características de um carro. Já no deep learning, o algoritmo consegue extrair por conta própria essas características.

Quais são os tipos de algoritmos de deep learning?

Para entender melhor o funcionamento do deep learning, vamos falar de alguns dos principais tipos:

• Redes neurais convolucionais

Esses algoritmos são pensados especificamente para processar imagens e detectar objetos. O termo “convolucional” se refere a um processo de filtragem de imagem, em que o algoritmo avalia cada elemento dela.

Esse tipo de algoritmo de deep learning é aplicado para ajudar máquinas a processar o mundo de forma visual. Um exemplo de aplicação comum são as tecnologias de reconhecimento facial.

• Redes neurais recorrentes

Esse tipo de algoritmo se baseia em loops de feedback integrados, que vão permitir que a máquina lembre de dados passados para criar respostas e predições.

Imagine um aplicativo de mapas. Com a ajuda das redes neurais recorrentes, ele pode aprender e lembrar os horários em que o trânsito costuma ser pior numa determinada área e recomendar rotas para evitar que o usuário fique parado por horas no caminho pra casa, por exemplo.

A diferença entre machine learning e deep learning

O deep learning é uma subcategoria de machine learning, e muita gente a enxerga como o futuro da área. Afinal, com as redes neurais, os algoritmos têm autonomia para tomar decisões sem a nossa ajuda.

Você pode se perguntar “deep learning vs machine learning, qual o melhor?” e a resposta é: vai depender do seu objetivo. Para problemas mais simples, um algoritmo de machine learning pode ser mais adequado e fácil de aplicar, já que ele envolve apenas grandes volumes de dados e componentes de processamento e de memória.

O deep learning, apesar de ser capaz de solucionar problemas complexos que envolvem conhecimentos de diversas áreas, exige uma quantidade bem maior de dados e computação robusta, geralmente realizada com GPUs. Ou seja, ele é uma solução complexa para problemas complexos, então não é tão trivial de ser aplicado.

Conclusão

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Segundo Úrsula Martins, a demanda do mercado por profissionais especializados em machine learning e deep learning tem se tornado cada vez maior.

Isso porque as empresas estão encarando as ferramentas de Inteligência Artificial como aliadas e não inimigas, já que elas ajudam a economizar tempo. As IAs, hoje, são capazes de realizar tarefas que levariam muito tempo para que humanos pudessem fazer. Essa característica deixa espaço para que as pessoas fiquem responsáveis por tarefas mais analíticas, complicadas ou menos repetitivas.

“Essa é uma transformação que já atingiu a todos. Quando você navega pelas suas redes sociais, cada anúncio e conteúdo envolve diversos algoritmos de aprendizado de máquina por trás. Cada recomendação de produto que você vê ou toda vez que você entra no aplicativo do seu banco e precisa usar a identificação facial, enfim, tem a ver com esse universo. As IAs estão por toda parte”, conta.

Portanto, se você tem interesse pela área, construir uma carreira nesse mercado pode proporcionar vários aprendizados e oportunidades! Um dos profissionais que atua nesse nicho é o cientista de dados. Se você quer conhecer mais sobre a profissão, recomendamos que dê uma olhada no curso da EBAC. Nele, você vai aprender os fundamentos de machine learning, Python, programação, análise de dados e cálculos avançados. Com esses conhecimentos, vai ser possível dar início à uma promissora carreira na ciência de dados. Clique aqui e saiba mais!

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