Você certamente já ouviu falar que nunca produzimos tantos dados quanto na atualidade — 90% de todos eles foram criados somente entre 2016 e 2018. Mas como transformar tudo isso em algo concreto, em estratégias e tecnologias que ajudem as empresas a evoluir seus produtos, seus serviços e as próprias operações corporativas? Para tanto, é essencial entender o que é machine learning, inteligência artificial e deep learning.
Cada um desses conceitos se refere a meios de utilizar dados para ensinar máquinas a “pensar”. Além de otimizar processos, trazendo mais produtividade e reduzindo a ocorrência de erros, essas tecnologias ampliam as possibilidades de atuação e de crescimento da sua empresa.
Mas muitas pessoas ainda confundem os três termos, ou acreditam que eles se referem à mesma coisa. Portanto, continue a leitura e entenda melhor o que cada um significa e as diferenças entre machine learning, inteligência artificial e deep learning.
O que é machine learning?
Como o termo indica, machine learning é a capacidade de as máquinas aprenderem a partir dos dados com os quais são alimentadas. Por possibilitar que as máquinas atuem e tomem decisões com base nesses dados, os algoritmos de machine learning eliminam a necessidade de programá-las explicitamente para realizar uma determinada tarefa.
Uma máquina com ML não apenas realiza cálculos, mas aprende com os cálculos que já realizou. Isso faz com que o machine learning seja um excelente caminho para a análise de grandes quantidades de dados, já que as máquinas dotadas dessa tecnologia conseguem identificar padrões nesse alto volume de informações com mais eficácia e rapidez do que uma pessoa.
Da mesma forma, máquinas com algoritmos de ML são capazes de fazer predições a partir do processamento de dados. O resultado é que sua empresa pode aproveitar ao máximo os dados disponibilizados e, assim, gerar insights valiosos com muito mais velocidade.
Ao contrário de outros sistemas inteligentes, o machine learning se destaca por possibilitar que as máquinas efetivamente modifiquem-se e se adaptem conforme são expostas a mais e mais dados. Com isso, seu aprendizado é constante e dinâmico, menos dependente de intervenções humanas do que outras tecnologias.
O machine learning pode ser implementado por meio de diversas abordagens. As duas principais são o aprendizado supervisionado e o aprendizado não-supervisionado, mas há ainda aprendizado com reforço, detecção de anomalias, extração de características de interesse, entre outras. O processo de desenvolvimento divide-se em sete etapas, começando pela coleta de dados e, finalmente, chegando à predição.
O que é inteligência artificial?
Podemos entender o machine learning como sendo um subconjunto da inteligência artificial, mas IA é um conceito ainda mais amplo. Uma máquina dotada de inteligência artificial consegue imitar algumas características dos seres humanos, como fala, reconhecimento, tomada de decisão, percepção visual e compreensão de linguagem (incluindo a capacidade de tradução de idiomas, por exemplo).
Existem diferentes níveis de complexidade de IA, dependendo das necessidades da empresa e dos objetivos com o produto. A inteligência artificial pode aparecer tanto em um sistema de navegação, como o Google Maps, quanto em um sistema ou aparelho de assistente artificial, como a Siri, da Apple, e a Alexa, da Amazon.
Termo mais antigo entre os três aqui abordados, o conceito de inteligência artificial foi estabelecido em 1956 pelo professor e matemático John McCarthy. Ao longo das décadas seguintes, o desenvolvimento de computadores e unidades de processamento gráfico mais baratas e poderosas, assim como o crescimento no volume de dados produzidos e na decorrente necessidade de analisá-los, impulsionaram a evolução da IA até chegarmos ao nível de sofisticação que conhecemos hoje. Isso nos leva ao deep learning.
O que é deep learning?
Agora que você já entende o que é machine learning e IA, pode compreender o deep learning como uma técnica para fazer machine learning.
O termo refere-se a redes neurais artificiais, que são extremamente complexas. Nelas, os algoritmos conseguem não apenas tomar decisões e aprender, mas fazer isso com altíssimos níveis de precisão aplicados a situações como reconhecimento de imagem ou de som e sistemas de recomendação, problemas em que mesmo reconhecer as características importantes já é uma tarefa muito complexa.
Redes neurais artificiais (RNAs) são modelos inspirados no sistema nervoso central de um ser biológico — na maioria das vezes, o próprio cérebro. Além do aprendizado de máquina tradicional, as RNAs também são capazes de reconhecer padrões, sendo classificadas comumente como sistemas de neurônios interconectados com a habilidade de computar valores de entradas e, dessa forma, simular o comportamento de redes neurais biológicas.
Os avanços nas tecnologias de deep learning são algumas das principais responsáveis pela evolução do machine learning. Os algoritmos de ML aprendem com base em dados para, então, tomar decisões; as técnicas de deep learning utilizam as já mencionadas redes neurais artificiais e, por isso, seu treinamento exige um volume ainda maior de dados.
Esses dados são submetidos a diversas camadas não-lineares de processamento, como acontece em redes neurais biológicas. Isso possibilita que tais máquinas realizem tarefas altamente complexas e sofisticadas sem intervenção humana. Por causa desse volume de informações e da complexidade dos sistemas de deep learning, é necessário contar também com um maior poder computacional.
O conceito de redes neurais foi teorizado pela primeira vez em 1943 pelo neurofisiologista Warren McCulloch e o matemático Walter Pitts, mas a ampliação do alcance dessa ideia é relativamente recente. Isso acontece, em grande parte, por causa do cenário favorável à aplicação do DL que existe hoje, seja em relação às capacidades computacionais, seja em relação à quantidade de dados disponíveis para treinar os algoritmos de deep learning.
Veículos autônomos utilizam deep learning, pois ela possibilita a visão computacional — a capacidade de uma máquina reconhecer, por exemplo, objetos e cenários. Enquanto isso, assistentes virtuais e chatbots podem ser aprimorados com DL por meio do reconhecimento de fala e do processamento de linguagem natural (NPL).
Netflix, Amazon e Spotify usam DL para refinar seus algoritmos de recomendação de conteúdos para os usuários. Outro uso crescente do deep learning é na área da saúde, que a utiliza para diagnósticos por imagens, por exemplo.
Assim, podemos entender que a inteligência artificial levou ao desenvolvimento do machine learning e do deep learning, tecnologias que ampliam as possibilidades e as formas de atuação da IA.
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