Machine Learning e Deep Learning são subáreas da inteligência artificial (IA), mas diferem em complexidade, abordagem e também onde se devem aplicar. Conheça as principais diferenças entre elas.
Machine Learning (ML)
O Machine Learning (ML) é uma técnica que usa algoritmos para analisar dados, aprender padrões e tomar decisões sem programação explícita. Por exemplo, o sistema de recomendação de vídeos da Netflix usa ML.
Como funciona?
- 1) Dar dados à máquina
- 2) ML procura padrões nesses dados.
- 3) Depois, usa esses padrões para tomar decisões ou fazer previsões
Exemplo de ML
- Mostrar muitas imagens de maçãs e dizer “Isto é uma maçã“.
- Mostrar imagens de bananas e dizer “Isto é uma banana“.
- O computador analisa cor, forma, tamanho…
- Depois de ver muitos exemplos, consegue adivinhar sozinho se uma nova imagem é uma maçã ou uma banana
Deep Learning (DL)
Deep Learning (DL) utiliza redes neurais artificiais com múltiplas camadas para aprender de forma autónoma. Exemplo: Reconhecimento facial.
Exemplo (banana)
- Recolher imagens de bananas maduras e verdes.
- Rotular cada imagem: “verde” ou “madura”.
- O modelo de deep learning analisa os padrões das cores, formas e texturas.
- Depois de treinado, o modelo pode receber uma nova imagem de banana e dizer:
- “Esta banana parece madura com 92% de certeza.”
Âmbitos de aplicação de ML e DL
No que diz respeito aos dados, o ML funciona bem com dados estruturados e menores volumes. Já o DL, requer grandes volumes de dados. O ML é menos exigente que o DL, no que diz respeito a recursos computacionais. Relativamente à arquitetura, O ML usa algoritmos simples (regressão, árvores de decisão), enquanto o DL recorre a redes neurais profundas com múltiplas camadas.
Enquanto o ML é versátil e eficiente para tarefas específicas com dados organizados, o DL destaca-se em cenários complexos que exigem autonomia na aprendizagem e processamento de grandes volumes de dados. Ambos são complementares, mas a escolha depende do problema, dos recursos disponíveis e da natureza dos dados.