Conheça as diferenças entre Machine Learning e Deep Learning

Nos últimos anos, temos vivido uma mudança radical na tecnologia e no modo como ela está sendo aplicada à vida cotidiana. De robôs a motores de busca, os aparelhos tecnológicos estão sendo amplamente utilizadas para resolver os mais variados tipos de problemas e automatizar tarefas até bem pouco tempo exclusividade dos seres humanos, mas que vem sendo delegadas a máquinas em velocidade cada vez maior. Quando você compra um livro que a Amazon te ofereceu com base no seu perfil de consumo de outros livros, por similitude, você está usando Machine Learning. Quando você pede para o Google Translator traduzir algum texto, você está usando Deep Learning. Ambas as coisas são Inteligência Artificial. No nosso mundo do marketing, quando aqueles anúncios chatos te perseguem na sua navegação na internet, adivinhando que é você que está ali e não outra pessoa, estamos usando também Inteligência Artificial. Historicamente, o termo Inteligência Artificial foi criado e utilizado pela primeira vez em 1956 por John McCarthy. Em inglês, ele disse o seguinte … “AI involves machines that can perform tasks that are characteristic of human intelligence”. Traduzindo, Inteligência Artificial envolve máquinas que conseguem performar tarefas que são características da inteligência humana. Então, Inteligência Artificial é um grande guarda-chuva que abriga toda ciência e programas e algoritmos que tornem máquinas capazes de realizar tarefas inteligentes típicas de seres humanos. De forma bem simples, Machine Learning é um conjunto de regras e procedimentos, que permite que os computadores possam agir e tomar decisões baseados em dados ao invés de ser explicitamente programados para realizar uma determinada tarefa. Programas de Machine Learning também são projetados para aprender e melhorar ao longo do tempo quando expostos a novos dados. Usando algoritmos que aprendem interativamente a partir de dados, o aprendizado de máquinas permite que os computadores encontrem insights ocultos sem serem explicitamente programados para procurar algo específico. O aspecto interativo do aprendizado de máquinas é importante porque, conforme os modelos são expostos a novos dados, eles são capazes de se adaptar de forma independente. Eles aprendem com os cálculos anteriores para produzir decisões e resultados confiáveis e reproduzíveis. Já Deep Learning é um dos vários sistemas de Machine Learning. Aquele que tem como princípio criar Inteligência Artificial por processos que mimetizem os do cérebro humano, tipo, com sinapses interconectando cada pedaço de um pensamento. Ou dedução. São as chamadas Redes Neurais, que como o nome explica, copia a lógica de raciocínio e os mecanismos dos nossos neurônios. As redes neurais são normalmente utilizadas quando o volume de entrada é demasiado grande para as abordagens convencionais de aprendizagem automática previamente discutidas. Tudo isso significa que é possível produzir de forma rápida e automática modelos que permitam analisar dados maiores e mais complexos e fornecer resultados mais rápidos e mais precisos – mesmo em uma escala muito grande. O resultado? Previsões de alto valor que podem levar a melhores decisões e ações inteligentes em tempo real sem a intervenção humana. A exploração do Machine learning está ajudando YouTube na luta contra conteúdos violentos Segundo informações divulgadas pela própria Google, a empresa vem utilizando machine learningem conjunto com esforços de funcionários para tentar fazer do YouTube um lugar livre de vídeos com violência extrema. Graças a essa medida, a Gigante das Buscas conseguiu remover mais de 75% desse tipo de conteúdo no último mês antes mesmo que alguém pudesse sinalizar o material como impróprio.

access_time 8 de Agosto de 2017 às 17:25 supervisor_account RebecaGuerra



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