Aprendizado de máquina vs IA vs aprendizado profundo: as diferenças explicadas

Na era digital de hoje, termos como aprendizado de máquina, aprendizado profundo e IA são frequentemente usados ​​de forma intercambiável, levando a um equívoco comum de que todos significam a mesma coisa. No entanto, esses termos têm diferenças técnicas distintas que são importantes de serem compreendidas. Este artigo tem como objetivo explorar esses termos em detalhes, mas fique à vontade para conferir também o vídeo acima.

O que é aprendizado de máquina e aprendizado profundo?

O aprendizado de máquina é um subcampo da ciência da computação que enfatiza o desenvolvimento de algoritmos e modelos estatísticos. Esses modelos permitem que os computadores executem tarefas sem instruções explícitas, baseando-se, em vez disso, em padrões e inferências. Ao contrário dos programas de computador tradicionais onde você especifica as etapas, o aprendizado de máquina apresenta exemplos a partir dos quais o sistema aprende, decifrando a relação entre os diferentes elementos do exemplo.

O aprendizado de máquina é um subcampo da ciência da computação que enfatiza o desenvolvimento de algoritmos e modelos estatísticos.

O aprendizado de máquina envolve duas fases distintas: treinamento e inferência. Um algoritmo de computador analisa muitas amostras ou dados de treinamento para extrair recursos e padrões relevantes durante o estágio de treinamento. Esses dados podem incluir números, texto, imagens, fala e vídeos. Os modelos analisam os dados, identificam diferentes características no conjunto de dados e aprendem a distinguir uma coisa da outra.

Existem diferentes métodos de condução da fase de treinamento. A primeira, aprendizagem supervisionada, envolve uma aprendizagem que mapeia explicitamente a entrada e a saída. Outros tipos de treinamento incluem aprendizagem não supervisionada, em que os padrões não são rotulados, e aprendizagem por reforço.

A inferência, o segundo estágio, é o estágio de saída. Aqui, o modelo, com base em tudo o que aprendeu, é questionado sobre algo não incluído nos dados de treinamento.

Calvin Wankhede / Autoridade Android

Vários modelos podem ser usados, e nem todos são redes neurais. No entanto, as redes neurais, que imitam o funcionamento dos neurônios do cérebro, são bastante populares hoje em dia. Esses neurônios digitais são organizados em camadas, cada uma com pesos e tendências. A rede ajusta esses pesos e tendências durante a fase de aprendizagem para produzir a resposta correta.

O aprendizado profundo está relacionado às redes neurais, com o termo “profundo” referindo-se ao número de camadas dentro da rede.

Existem vários tipos de redes neurais além dos exemplos clássicos, incluindo redes neurais convolucionais, redes neurais recorrentes (RNNs), como redes de memória de longo e curto prazo (LSTMs) e, mais recentemente, redes de transformadores. O aprendizado profundo está relacionado às redes neurais, com o termo “profundo” referindo-se ao número de camadas dentro da rede.

Como a IA difere do aprendizado de máquina?

Papéis de parede de IA generativos do Samsung Galaxy S24 Ultra

C. Scott Brown / Autoridade Android

Muitos sistemas de aprendizado de máquina que usamos diariamente, como detecção de rosto, reconhecimento de fala, detecção de objetos e muito mais, são todos tipos de aprendizado de máquina, não de IA. No entanto, devido às estratégias de marketing, estas são frequentemente rotuladas como IA. A IA, que originalmente se referia à inteligência humana em máquinas, agora se refere a qualquer aspecto da tecnologia que compartilhe parcialmente atributos com a inteligência humana. Nesse sentido, a IA é muito restrita e é essencialmente aprendizado de máquina.

O Teste de Turing, um jogo onde três pessoas comunicam através de mensagens de texto, tornou-se obsoleto pelos Modelos de Linguagem (LLMs), uma vez que podem imitar sem pensar, invalidando assim o jogo de imitação para responder à pergunta original: “As máquinas podem pensar?” Isso nos leva à Inteligência Geral Artificial (AGI), um termo usado para descrever um tipo de inteligência artificial que é tão versátil e capaz quanto um ser humano. AGI é atualmente uma ideia teórica sem sistemas existentes. Para ser considerado AGI, um sistema deve aprender e aplicar sua inteligência a vários problemas, mesmo aqueles que nunca encontrou antes. Um verdadeiro AGI humano precisaria possuir consciência e autoconsciência.

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