Machine Learning ou Deep Learning?

inteligencia artificial

A resposta é: depende do seu projeto. Entenda a diferença entre eles e saiba como escolher.

(por Silvia Lavagnoli)


Machine Learning e Deep Learning são métodos para treinar modelos, ou seja, mostrar às máquinas como elas devem aprender a classificar dados. A Inteligência artificial, por sua vez, engloba os dois, e pode ser definida como qualquer técnica que capacite uma máquina a imitar a inteligência humana.Inteligencia artificial, machine learning e deep learning

 

Desta forma, a técnica de inteligência artificial compreende que o aprendizado da máquina deve ser semelhante ao do ser humano, ou seja, através de exemplos. Da mesma forma que aprendemos a identificar o que é um gato e o que é um cachorro, por exemplo, as máquinas devem receber informações que as possibilitem diferenciar um gato de um cachorro em um processo de aprendizagem semelhante ao do ser humano. Vale lembrar que, da mesma forma que nós cometemos erros durante a aprendizagem, as máquinas também estão suscetíveis a erros.

 

Qual a diferença entre Machine Learning e Deep Learning?

Em Machine Learning, as imagens são apresentadas para as máquinas e as características que diferenciam e reconhecem os objetos precisam ser informadas manualmente. O profissional cria então um modelo capaz de descrever ou prever o objeto a partir dos dados apresentados – as características de cada objeto.

Já em Deep Learning, não é necessário que o profissional informe as características de cada objeto. As imagens são diretamente inseridas no algoritmo, que busca semelhanças e aprende com os exemplos.

 

deep learning

Afinal de contas, qual a melhor opção:  Machine Learning ou Deep Learning?

A resposta para essa pergunta é “depende”.

Se você tiver uma grande quantidade de dados e um bom equipamento de hardware, Deep Learning é sua melhor opção. Deep Learning é mais complexo e requer alta performance computacional, e quanto mais dados você tiver, mais precisos serão os resultados.

Caso não tenha tantos dados à disposição, a melhor alternativa será Machine Learning. Por este método, o profissional tem a liberdade de classificar as características e combiná-las da forma mais conveniente para o aprendizado da máquina.

A maior vantagem do Deep Learning é a precisão, no entanto, além da grande quantidade de dados que se faz necessário, é preciso mais tempo para treinar o modelo. Por outro lado, se você busca flexibilidade para escolher as características e combinações relevantes para treinar seu modelo, Machine Learning é a melhor opção.

Deep Learning e Machine Learning são utilizados em projetos de predição, identificação de objetos, simulação, análise de tendências, processamento de imagens, sinais e textos, entre outros.

Confira aqui as dicas de especialistas sobre qual método utilizar em cada projeto.

Silvia Lavagnoli é gerente de marketing da OPENCADD e atua no segmento de tecnologia há 12 anos.

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