Diferença entre IA, Machine Learning e Deep Learning

Inteligência artificial, aprendizado de máquina e aprendizado profundo tomaram o mundo moderno de assalto.

Empresas em todo o mundo estão usando esses conceitos para construir máquinas inteligentes e valiosas que podem facilitar vidas.

A Inteligência Artificial (IA) é uma maneira “inteligente” de criar máquinas inteligentes, o aprendizado de máquina (ML) é uma parte da IA ​​que ajuda na construção de aplicativos orientados por IA e o Deep Learning (DL) novamente é uma parte do aprendizado de máquina que treina um modelo com algoritmos complexos e grandes volumes de dados.

Eles desempenham um papel vital nas indústrias com foco em fornecer experiências únicas aos usuários.

Como estão relacionados, a maioria das pessoas confunde Inteligência Artificial, aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Mas esses termos não são os mesmos.

Neste artigo, você entenderá as semelhanças e diferenças entre essas tecnologias.

Então vamos começar a cavar.

AI vs Machine Learning vs Deep Learning: o que são?

AI, ML e Deep Learning são um pouco iguais, mas não em seu escopo, procedimento de trabalho e funcionalidade de intercambialidade.

Vamos discuti-los um por um para entender o que são e suas aplicações no dia-a-dia na vida atual.

O que é Inteligência Artificial (IA)?

Você não pode definir Inteligência como um conjunto de habilidades. É um processo de aprender coisas novas por conta própria com inteligência e velocidade. Um humano usa a inteligência para aprender com educação, treinamento, experiências de trabalho e muito mais.

Transferir a inteligência humana para uma máquina é o que chamamos de Inteligência Artificial (IA). Muitas indústrias de TI usam a IA para desenvolver máquinas de autodesenvolvimento que agem como humanos. As máquinas de IA aprendem com o comportamento humano e executam tarefas de acordo para resolver algoritmos complexos.

Em termos simples, é desenvolvido em um sistema de computador para controlar outros sistemas de computador. Na década de 1940, surgiram os primeiros computadores digitais e, na década de 1950, surgiu a possibilidade de IA.

Atualmente, a inteligência artificial é usada na previsão do tempo, processamento de imagens, otimização de mecanismos de pesquisa, medicina, robótica, logística, pesquisa online e muito mais. Com base na funcionalidade atual, a inteligência artificial é classificada em quatro tipos:

• IA de máquinas reativas
• IA de memória limitada
• Teoria da Mente IA
• IA autoconsciente

Exemplo: quando você fala com Siri ou Alexa, você obtém respostas e respostas frequentes. Isso se deve apenas à IA dentro da máquina. Ele ouve suas palavras, as interpreta, as entende e responde imediatamente.

Outras aplicações são veículos autônomos, robôs de IA, traduções automáticas, reconhecimento de fala e muito mais.

O que é Aprendizado de Máquina (ML)?

Antes de procurar Machine Learning, você deve entender o conceito de mineração de dados. A mineração de dados deriva informações acionáveis ​​usando técnicas de análise matemática para descobrir tendências e padrões dentro dos dados.

As organizações podem usar muitos dados para melhorar as técnicas de aprendizado de máquina. O ML fornece uma maneira de encontrar um novo caminho ou algoritmo a partir da experiência baseada em dados. É o estudo da técnica que extrai dados automaticamente para tomar decisões de negócios com mais cuidado.

Ele ajuda a projetar e desenvolver uma máquina que pode capturar dados específicos do banco de dados para fornecer resultados valiosos sem usar nenhum código. Assim, o ML oferece uma maneira melhor de fazer previsões a partir dos insights.

Assim, o ML aprende com os dados e algoritmos para entender como realizar uma tarefa. É o subconjunto da IA.

Exemplo: No seu dia-a-dia, ao abrir qualquer plataforma que você usa com frequência, como o Instagram, você pode ver recomendações de produtos. Os sites rastreiam seu comportamento com base na pesquisa ou compra anterior, o ML obtém os dados e mostra os produtos com base no mesmo padrão.

Muitos setores usam ML para detectar, corrigir e diagnosticar comportamentos anômalos de aplicativos em tempo real. Ele tem várias aplicações em vários setores, desde pequenos aplicativos de reconhecimento de rosto até grandes indústrias de refinamento de mecanismos de pesquisa.

O que é Aprendizado Profundo

Se estamos comparando inteligência artificial com inteligência humana, então Deep Learning são os neurônios dentro de um cérebro humano. É um pouco mais complexo do que o aprendizado de máquina, pois usa redes neurais profundas.

Aqui, as máquinas usam a técnica de várias camadas para aprender. A rede consiste em uma camada de entrada para aceitar entradas de dados e uma camada oculta para encontrar os recursos ocultos. Por fim, a camada de saída fornece as informações finais.

Em outras palavras, o Deep Learning usa uma técnica simples chamada aprendizado de sequência. Muitas indústrias usam a técnica de Deep Learning para construir novas ideias e produtos. O Deep Learning difere do Machine Learning em termos de impacto e escopo.

A IA é o presente e o futuro do nosso mundo em crescimento. O Deep Learning permite aplicações práticas, estendendo o uso geral da IA. Devido ao Deep Learning, muitas tarefas complexas parecem possíveis, como carros autônomos, melhores recomendações de filmes, assistência médica e muito mais.

Exemplo: Quando você pensa em um carro sem motorista, deve estar se perguntando como ele dirige na estrada sem assistência humana. O Deep Learning fornece experiência semelhante à humana na compreensão da estrutura da estrada, pedestres, limites de velocidade em vários cenários e muito mais.

Com o grande volume de dados e o cálculo eficiente, um carro anda sozinho, o que significa que tem um melhor fluxo de tomada de decisão.

AI vs Machine Learning vs Deep Learning: como eles funcionam?

Agora, você sabe o que são IA, ML e Deep Learning individualmente. Vamos compará-los com base em como eles funcionam.

Como a IA funciona?

Pense na inteligência artificial como uma maneira de resolver problemas, responder perguntas, sugerir algo ou prever algo.

Os sistemas que usam conceitos de IA funcionam consolidando grandes conjuntos de dados com algoritmos interativos e inteligentes e analisando os dados para aprender recursos e padrões. Ele continua testando e determinando seu próprio desempenho processando dados e o torna mais inteligente para desenvolver mais experiência.

Os sistemas de IA podem executar milhares e milhões de tarefas em velocidades incríveis sem precisar de uma pausa. Portanto, eles aprendem rapidamente a serem capazes de realizar uma tarefa com eficiência. A IA visa criar sistemas de computador que imitam o comportamento humano para pensar como humanos e resolver questões complexas.

Para fazer isso, os sistemas de IA aproveitam vários processos, técnicas e tecnologias. Aqui estão os diferentes componentes dos sistemas de IA:

• Redes neurais: É como uma grande rede de neurônios encontrada no cérebro humano. Ele permite que os sistemas de IA usem grandes conjuntos de dados, os analisem para encontrar padrões e resolver problemas.
• Computação cognitiva: Imita a maneira como o cérebro humano pensa enquanto executa tarefas para facilitar a comunicação entre máquinas e humanos.
• Aprendizado de máquina: é um subconjunto de IA que permite que sistemas, aplicativos e programas de computador aprendam e desenvolvam automaticamente resultados baseados em experiência. Ele permite que a IA detecte padrões e revele insights dos dados para melhorar os resultados.
• Aprendizado profundo: é um subconjunto de aprendizado de máquina que permite que a IA processe dados e aprenda e melhore usando redes neurais de IA.
• Visão computacional: os sistemas de IA podem analisar e interpretar o conteúdo da imagem por meio de aprendizado profundo e reconhecimento de padrões. A visão computacional permite que os sistemas de IA identifiquem os componentes dos dados visuais.

Por exemplo, captchas aprendem pedindo que você identifique bicicletas, carros, semáforos, etc.

• Natural Processing Language (NLP): Permite que os sistemas reconheçam, analisem, interpretem e aprendam a linguagem humana na forma falada e escrita. É usado em sistemas que se comunicam com humanos.

Portanto, para que um sistema de IA funcione, ele deve ter todos esses recursos. Junto com isso, os sistemas de IA requerem algumas tecnologias:

• Conjuntos de dados maiores e acessíveis, pois a IA prospera nele
• Processamento de dados inteligente por meio de algoritmos avançados para analisar dados em velocidades simultaneamente e entender problemas complexos e prever eventos.
• Interfaces de programação de aplicativos (APIs) para adicionar funções de IA a um sistema ou aplicativo e torná-los mais inteligentes.
• Unidades de Processamento Gráfico (GPUs) para fornecer energia aos sistemas de IA para realizar cálculos pesados ​​para processamento e interpretação de dados.

Como funciona o aprendizado de máquina?

O aprendizado de máquina usa uma grande quantidade de dados usando várias técnicas e algoritmos para analisar, aprender e prever o futuro. Envolve muita codificação e matemática complexa que servem a alguma função matemática.

Ele explora dados e identifica padrões para aprender e melhorar com base em suas experiências anteriores. Ele ensina os sistemas de IA a pensar como os humanos. O aprendizado de máquina ajuda a automatizar tarefas que são concluídas com um conjunto de regras e padrões definidos por dados. Dessa forma, as empresas podem usar sistemas de IA para executar tarefas em alta velocidade. O ML usa duas técnicas principais:

• Aprendizado não supervisionado: ajuda a encontrar padrões conhecidos em dados coletados
• Aprendizado supervisionado: permite a coleta de dados ou produz resultados de implantações de ML anteriores.

Como funciona o aprendizado profundo?

Ele começa projetando um modelo de aprendizado profundo para observar e analisar continuamente dados envolvendo uma estrutura lógica, como a maneira como os humanos tiram conclusões.

Para que essa análise seja concluída, os sistemas de aprendizado profundo utilizam uma estrutura algorítmica em camadas conhecida como rede neural artificial que pode imitar o cérebro humano. Isso permite que os sistemas sejam mais capazes de executar tarefas do que os sistemas tradicionais.

No entanto, um modelo de aprendizado profundo deve ser continuamente treinado para evoluir e aprimorar seus recursos para que possa tirar conclusões corretas.

AI vs Machine Learning vs Deep Learning: Aplicativos

Para entender completamente como IA, ML e aprendizado profundo funcionam, é importante saber como e onde eles são aplicados.

Os sistemas de IA são usados ​​para vários propósitos, como raciocínio e resolução de problemas, planejamento, aprendizado, apresentação de conhecimento, processamento de linguagem natural, inteligência geral, inteligência social, percepção e muito mais.

Por exemplo, a IA é usada em anúncios online, mecanismos de pesquisa como o Google, etc.

Vamos vê-lo em detalhes.

Internet, comércio eletrônico e marketing

• Mecanismos de pesquisa: mecanismos de pesquisa como o Google usam IA para exibir resultados.
• Sistemas de recomendação: também é usado por sistemas de recomendação como YouTube, Netflix e Amazon para recomendar conteúdo com base nas preferências ou classificações do usuário.

A IA é usada para gerar listas de reprodução, exibir vídeos, recomendar produtos e serviços e muito mais.

• Mídias sociais: sites como Facebook, Instagram, Twitter etc. usam IA para mostrar postagens relevantes com as quais você pode se envolver, traduzir idiomas automaticamente, remover conteúdo odioso etc.
• Anúncios: a IA é aproveitada para anúncios direcionados na web para persuadir as pessoas a clicar nos anúncios e aumentar o tempo gasto em sites exibindo conteúdo atraente. A IA pode prever ofertas personalizadas e o comportamento do cliente analisando suas assinaturas digitais.
• Chatbots: Os chatbots são usados ​​para controlar aparelhos, se comunicar com clientes, etc.

Por exemplo, o Amazon Echo pode traduzir a fala humana em ações adequadas.

• Assistentes virtuais: assistentes virtuais como o Amazon Alexa usam IA para processar linguagem natural e ajudar os usuários com suas consultas.
• Tradução: a IA pode traduzir automaticamente documentos textuais e idiomas falados.

Exemplo: Google Tradutor.

Outros casos de uso incluem filtragem de spam, rotulagem de imagens, reconhecimento facial e muito mais.

Jogos

A indústria de jogos usa muito a IA para produzir videogames avançados, incluindo alguns deles com capacidades sobre-humanas.

Exemplo: Deep Blue e AlphaGo semelhantes ao xadrez. Este último uma vez derrotou Lee Sedol, que é campeão mundial em GO.

Socioeconômico

A IA está sendo aproveitada para enfrentar desafios sociais e econômicos, como falta de moradia, pobreza, etc.

Exemplo: Pesquisadores da Universidade de Stanford utilizaram IA para identificar áreas de pobreza analisando imagens de satélite.

Cíber segurança

Adotando a IA e seus subcampos ML e deep learning, as empresas de segurança podem criar soluções para proteger sistemas, redes, aplicativos e dados. É aplicado para:

• Segurança de aplicativos para combater ataques como script entre sites, injeção de SQL, falsificação do lado do servidor, negação de serviço distribuída etc.
• Proteção de rede ao identificar mais ataques e melhorar os sistemas de detecção de intrusão
• Analise o comportamento do usuário para identificar aplicativos, riscos e fraudes comprometidos
• Proteção de endpoint aprendendo o comportamento comum de ameaças e frustrando-os para evitar ataques como ransomware.

Agricultura

AI, ML e deep learning são úteis para a agricultura identificar áreas que requerem irrigação, fertilização e tratamentos para aumentar o rendimento. Ele pode ajudar os agrônomos a realizar pesquisas e prever o tempo de maturação das culturas, monitorar a umidade do solo, automatizar estufas, detectar pragas e operar máquinas agrícolas.

Finança

As redes neurais artificiais são utilizadas em instituições financeiras para detectar reclamações e cobranças fora da norma e das atividades de investigação.

Os bancos podem usar a IA para prevenção de fraudes para combater o uso indevido de cartões de débito, organizar operações como contabilidade, gerenciar propriedades, investir em ações, monitorar padrões de comportamento e reagir imediatamente a mudanças. A IA também é usada em aplicativos de negociação online.

Exemplo: Zest Automated Machine Learning (ZAML) da ZestFinance é uma plataforma para subscrição de crédito. Ele usa IA e ML para análise de dados e atribui pontuações de crédito às pessoas.

Educação

Os tutores de IA podem ajudar os alunos a aprender enquanto eliminam o estresse e a ansiedade. Também pode ajudar os educadores a prever o comportamento precocemente em um ambiente virtual de aprendizagem (AVA) como o Moodle. É especialmente benéfico durante cenários como a atual pandemia.

Assistência médica

A IA é aplicada na área da saúde para avaliar um eletrocardiograma ou tomografia computadorizada para identificar riscos à saúde em pacientes. Também ajuda a regular a dosagem e a escolher os tratamentos mais adequados para doenças como o câncer.

As redes neurais artificiais suportam decisões clínicas para diagnóstico médico, por exemplo, tecnologia de processamento de conceito usada no software EMR. A IA também pode ajudar em:

• Análise de prontuários médicos
• Gerenciamento de medicamentos
• Planejando tratamentos
• Consulta
• Treinamento clínico
• Criando drogas
• Previsão de resultados

Caso de uso: o projeto Hanover AI da Microsoft ajuda os médicos a escolher o tratamento de câncer mais eficaz entre mais de 800 vacinas e medicamentos.

Governo

Organizações governamentais de países como a China usam IA para vigilância em massa. Da mesma forma, também pode ser usado para gerenciar sinais de tráfego usando câmeras para monitoramento de densidade de tráfego e ajuste de tempo de sinal.

Por exemplo, na Índia, a sinalização de tráfego gerenciada por IA é implantada para limpar e gerenciar o tráfego em sua cidade de Bangalore.

Além disso, muitos países estão usando a IA em suas aplicações militares para melhorar as comunicações, comando, controles, sensores, interoperabilidade e integração. Também é usado na coleta e análise de inteligência, logística, veículos autônomos, operações cibernéticas e muito mais.

Outras aplicações da IA ​​estão em:

• Exploração espacial para analisar vastos dados para pesquisa
• Bioquímica para determinar a estrutura 3D das proteínas
• Criação e automação de conteúdo.

Exemplo: Wordsmith é uma plataforma para gerar linguagem natural e transferir dados em insights significativos.

• Automatize tarefas e pesquisas relacionadas à lei,
• Gestão de segurança e saúde no trabalho
• Recursos humanos para selecionar e classificar currículos
• Procura de emprego avaliando dados relacionados a habilidades profissionais e salários
• Atendimento ao cliente com assistentes virtuais
• Hospitalidade para automatizar tarefas, comunicar-se com hóspedes, analisar tendências e prever as necessidades do consumidor.
• Fabricação de automóveis, sensores, jogos e brinquedos e muito mais

AI vs Machine Learning vs Deep Learning: Diferenças

Inteligência artificial, aprendizado de máquina e aprendizado profundo se correlacionam. Na verdade, o aprendizado profundo é um subconjunto do aprendizado de máquina e o aprendizado de máquina é um subconjunto da inteligência artificial.

Então, não é uma questão de realmente “diferença” aqui, mas o escopo em que eles podem ser aplicados.

Vejamos como eles diferem.

Inteligência Artificial x Aprendizado de Máquina

ParameterAI MLConceptÉ um conceito maior para criar máquinas inteligentes para simular o pensamento e o comportamento humano.É um subconjunto de inteligência artificial para ajudar as máquinas a aprender analisando dados sem programação explícita.AimIt visa criar sistemas mais inteligentes com habilidades de pensamento semelhantes às humanas para resolver questões complexas .
Preocupa-se em aumentar as taxas de sucesso. Tem como objetivo permitir máquinas para análise de dados, a fim de fornecer saídas precisas.
Preocupa-se com padrões e precisãoO que eles fazem A IA permite que um sistema seja capaz de executar tarefas como um humano faria, mas sem erros e com maior velocidade. As máquinas são ensinadas continuamente a melhorar e executar uma tarefa para que possa fornecer mais precisão. SubconjuntosSeus subconjuntos são aprendizado profundo e aprendizado de máquina.Seu subconjunto é aprendizado profundoTiposÉ de três tipos: IA geral, IA forte e IA fracaSeus tipos são aprendizado por reforço, supervisionado e não supervisionadoProcessoInclui raciocínio, aprendizado e autocorreçãoInclui aprendizado também como autocorreção para novos dadosTipos de dadosEle lida com dados não estruturados, semiestruturados e estruturadosSeu escopo é mais amplo.
Os sistemas de IA podem executar várias tarefas em vez do ML treinado para tarefas específicas. Seu escopo é limitado em comparação com a IA.
As máquinas de ML executam tarefas específicas para as quais são treinadasApplicationSuas aplicações são chatbots, robôs, sistemas de recomendação, jogos, mídias sociais e muito mais.Aplicações principais são recomendações online, sugestões de amigos no Facebook, pesquisa no Google, etc.

Aprendizado de máquina versus aprendizado profundo

ParâmetroMLDeep learningDatadependencyEmbora o ML funcione em grandes volumes de dados, ele também aceita volumes de dados menores.Seus algoritmos funcionam muito bem em grandes volumes de dados. Portanto, se você deseja obter mais precisão, deve fornecer mais dados e permitir que eles aprendam continuamente.Tempo de execuçãoSeus algoritmos exigem menos tempo de treinamento do que DL, mas levam mais tempo para teste de modelo. Os modelos de dependência de hardware ML não precisam essencialmente de muitos dados; portanto, eles funcionam em máquinas de baixo custo. Os modelos DL exigem dados enormes para um trabalho eficiente; portanto, eles são adequados apenas para máquinas de ponta com GPUs. Os modelos de engenharia de recursos ML exigem que você desenvolva um extrator de recursos para cada problema para prosseguir. Como DL é uma forma avançada de ML, ele não requer extratores de recursos para problemas. Em vez disso, o DL aprende por si mesmo recursos e insights de alto nível a partir dos dados coletados.Resolução de problemas Os modelos tradicionais de ML dividem um problema em partes menores e resolvem cada parte separadamente. Depois de resolver todas as partes, ele gera o resultado final. Os modelos DL usam a abordagem de ponta a ponta para resolver um problema, obtendo as entradas para um determinado problema. Interpretação de resultadosÉ fácil interpretar os resultados de um problema usando modelos de ML junto com a análise completa do processo e razões. Pode ser complicado analisar os resultados de um problema com modelos DL. Embora você possa obter melhores resultados para um problema com DL do que com ML tradicional, não é possível descobrir por que e como o resultado foi obtido. DadosRequer dados estruturados e semiestruturados.Requer dados estruturados e não estruturados, pois depende de redes neurais artificiais. Melhor paraAdequado para resolver problemas simples e complexos de bits.Adequado para resolver problemas complexos.

Conclusão

Inteligência artificial, aprendizado de máquina e aprendizado profundo são técnicas modernas para criar máquinas inteligentes e resolver problemas complexos. Eles são usados ​​em todos os lugares, de empresas a residências, facilitando a vida.

DL vem sob ML e ML vem sob AI, então não é realmente uma questão de diferença aqui, mas o escopo de cada tecnologia.