A inteligência artificial e o machine learning são os pilares da próxima revolução na computação. Essas tecnologias dependem da capacidade de reconhecer padrões e, com base em dados observados no passado, prever resultados futuros.
Embora as máquinas que utilizam princípios de IA sejam frequentemente chamadas de “inteligentes”, a maioria desses sistemas não aprende por conta própria, ou seja, a intervenção da programação humana é necessária. Os cientistas de dados preparam as entradas, selecionando as variáveis a serem usadas para análise preditiva. O deep learning, por outro lado, pode fazer esse trabalho automaticamente.
Quer entender mais sobre essas tecnologias e como elas podem ser úteis para o seu negócio? Confira neste artigo!
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O que é deep learning?
Deep learning — ou aprendizado profundo — pode ser considerado como um subconjunto do machine learning — aprendizado de máquina. É um campo que se baseia em aprender e melhorar por conta própria examinando algoritmos de computador.
Enquanto o aprendizado de máquina usa conceitos mais simples, o aprendizado profundo funciona com redes neurais artificiais, projetadas para imitar como os humanos pensam e aprendem.
Até recentemente, as redes neurais eram limitadas pelo poder de computação e, portanto, limitadas em complexidade. No entanto, os avanços na análise de Big Data levaram a redes neurais maiores e sofisticadas, permitindo que os computadores observem, aprendam e reajam a situações complexas mais rapidamente do que os humanos.
O aprendizado profundo ajudou na classificação de imagens, tradução de idiomas, reconhecimento de fala. Ele pode ser usado para resolver qualquer problema de reconhecimento de padrões e sem intervenção humana.
As redes neurais artificiais, compostas por muitas camadas, impulsionam o aprendizado profundo. Deep Neural Networks (DNNs) são tipos de redes em que cada camada pode realizar operações complexas, como representação e abstração, que dão sentido a imagens, som e texto.
Considerado o campo que mais cresce em aprendizado de máquina, o aprendizado profundo representa uma tecnologia digital verdadeiramente disruptiva e está sendo usado por cada vez mais empresas para criar modelos de negócios.
O que é machine learning?
Machine learning (ML) é amplamente definido como a capacidade de um algoritmo de máquina computadorizado emular o comportamento humano inteligente aprendendo com dados . Os sistemas de inteligência artificial têm o mesmo objetivo, mas não é especificado como eles podem alcançá-lo.
Todos nós nos deparamos com uma ampla variedade de aplicativos de aprendizado de máquina em nossas vidas diárias, como ao interagir com chatbots, usar aplicativos da web de tradução de idiomas e compreender os filmes que os operadores de streaming sugerem que assistamos.
O ML até rege a apresentação de nossos feeds de mídia social. Ele capacita veículos guiados autônomos e aciona essas máquinas complexas que podem diagnosticar condições médicas com base em imagens de raios-X.
O principal objetivo da IA é projetar e desenvolver modelos de computador que demonstrem comportamentos inteligentes semelhantes aos humanos. Esse objetivo implica que as máquinas sejam capazes de reconhecer qualquer configuração visual, de compreender qualquer texto escrito usando um formato de linguagem natural ou de realizar uma atividade coerente em nosso mundo físico.
O aprendizado de máquina compreende quatro subcategorias:
- os modelos de aprendizado de máquina supervisionados são treinados usando conjuntos de dados rotulados. Por exemplo, um algoritmo de ML seria condicionado usando fotos de gatos e outros itens — rotulados por humanos — e o procedimento de aprendizado treinaria modelos para identificar fotos de gatos por si mesmos. A modelagem supervisionada de ML é o tipo mais comum de ML usado atualmente;
- a modelagem de aprendizado de máquina não supervisionado é quando um programa examina vários padrões de dados não rotulados. Modelos de ML não supervisionados encontrarão padrões ou tendências que as pessoas não estão procurando inequivocamente. Por exemplo, um programa de ML não supervisionado pode pesquisar gigabytes de dados de vendas online e determinar os diversos tipos de clientes que estão fazendo compras específicas;
- a modelagem de aprendizado de máquina de reforço treinará ou ensinará as máquinas por meio do modo de tentativa e erro. O objetivo é seguir o curso de ação mais apropriado para maximizar uma avaliação de recompensa estabelecida. Por exemplo, o aprendizado por reforço pode treinar modelos de ML para ensinar veículos autônomos autoguiados a dirigir, transmitindo para a máquina quando ela tiver tomado as decisões corretas. Essas decisões corretas ditarão o curso de ação a ser seguido ao longo do tempo;
- os algoritmos de aprendizado de máquina semissupervisionados compreendem modelos treinados usando uma pequena quantidade de dados rotulados e uma grande quantidade de dados não rotulados. Depois de ser treinado ou preparado usando dados rotulados, um modelo de ML semissupervisionado terá a capacidade de rotular o restante do conjunto de dados maior e usar esses dados recém-rotulados para treinar um modelo melhor. Esses algoritmos de ML são aplicados para tarefas específicas, como classificação de conteúdo da web e análise de fala.
Em ML, os algoritmos podem ser treinados e aprimorados automaticamente para criar algumas tarefas especiais, como:
- previsões futuras;
- classificações;
- explorar os principais insights em mineração de dados;
- auxiliar na tomada de decisões para aplicações e negócios.
Quais as principais diferenças entre elas?
Essa é uma pergunta comum e, se você leu até aqui, provavelmente já sabe que não deve ser feita dessa forma. Algoritmos de deep learning são, basicamente, algoritmos de machine learning.
Portanto, pode ser melhor pensar sobre o que torna o aprendizado profundo especial no campo do aprendizado de máquina. A resposta é: a estrutura do algoritmo RNA, a menor necessidade de intervenção humana e os maiores requisitos de dados. Mas, vamos explicar isso em tópicos.
Intervenção humana
Enquanto nos sistemas de aprendizado de máquina, um humano precisa identificar e codificar manualmente os recursos aplicados com base no tipo de dados (por exemplo, valor do pixel, forma, orientação), um sistema de aprendizado profundo tenta aprender esses recursos sem intervenção humana adicional.
Veja o caso de um programa de reconhecimento facial. O programa primeiro aprende a detectar e reconhecer bordas e linhas de rostos, depois partes mais significativas dos rostos e, finalmente, as representações gerais de rostos.
A quantidade de dados envolvidos em fazer isso é enorme e, à medida que o tempo passa e o programa se treina, a probabilidade de respostas corretas (ou seja, identificar rostos com precisão) aumenta. E esse treinamento acontece através do uso de redes neurais, semelhante ao funcionamento do cérebro humano, sem a necessidade de um humano recodificar o programa.
Hardware
Devido à quantidade de dados sendo processados e à complexidade dos cálculos matemáticos envolvidos nos algoritmos usados, os sistemas de aprendizado profundo exigem um hardware muito mais poderoso do que os sistemas de aprendizado de máquina mais simples.
Um tipo de hardware usado para aprendizado profundo são as unidades de processamento gráfico (GPUs). Os programas de aprendizado de máquina podem ser executados em máquinas de baixo custo sem tanto poder de computação.
Hora
Como você pode esperar, devido aos enormes conjuntos de dados que um sistema de aprendizado profundo requer e porque há tantos parâmetros e fórmulas matemáticas complicadas envolvidas, um sistema de aprendizado profundo pode levar muito tempo para ser treinado. O aprendizado de máquina pode levar de alguns segundos a algumas horas, enquanto o aprendizado profundo pode levar de algumas horas a algumas semanas!
Abordagem
Os algoritmos usados no aprendizado de máquina tendem a analisar os dados em partes, então essas partes são combinadas para chegar a um resultado ou solução. Os sistemas de aprendizado profundo analisam um problema ou cenário inteiro de uma só vez.
Por exemplo, se você quisesse que um programa identificasse objetos específicos em uma imagem (o que são e onde estão localizados – placas de carros em um estacionamento, por exemplo), você teria que passar por duas etapas com aprendizado de máquina: primeira detecção de objetos e, em seguida, reconhecimento de objetos.
Com o programa de aprendizado profundo, por outro lado, você inseriria a imagem e, com o treinamento, o programa retornaria os objetos identificados e sua localização na imagem em um resultado.
Aplicações
Dadas todas as outras diferenças mencionadas acima, você provavelmente já percebeu que os sistemas de aprendizado de máquina e aprendizado profundo são usados para diferentes aplicativos.
Onde são usados: Os aplicativos básicos de aprendizado de máquina incluem programas preditivos (como para prever preços no mercado de ações ou onde e quando o próximo furacão atingirá), identificadores de spam de e-mail e programas que projetam planos de tratamento baseados em evidências para pacientes médicos.
Serviços de streaming de música e reconhecimento facial, uma aplicação de aprendizado profundo altamente divulgada são os carros autônomos — os programas usam muitas camadas de redes neurais para fazer coisas como determinar objetos a serem evitados, reconhecer tráfego luzes e saber quando acelerar ou desacelerar.
Como escolher a opção certa?
Para qualquer tarefa em mãos, ter um entendimento profundo do conjunto de dados ajuda a identificar se deve usar aprendizado profundo ou aprendizado de máquina. Os dados são os governantes quando se trata de decidir entre o aprendizado profundo e o aprendizado de máquina.
Os algoritmos tradicionais de aprendizado de máquina funcionam bem com dados estruturados que podem ser numéricos ou categóricos (dados em formato tabular e organizados em linhas e colunas). Quando o conjunto de dados tem dados não tabulares, como texto, dados de sensores, dados de sinal, vídeos ou imagens, o aprendizado profundo funciona melhor.
Embora seja possível aplicar o aprendizado de máquina a dados não tabulares, isso requer manipulação de dados. Por exemplo, se você estiver trabalhando com dados do sensor, para aplicar algoritmos tradicionais de aprendizado de máquina, os dados do sensor precisam ser convertidos extraindo recursos de janela usando métricas estatísticas como assimetria, média, mídia etc.
Além do tipo de dados com os quais você está trabalhando, a quantidade de dados também desempenha um papel vital na decisão de usar aprendizado de máquina ou aprendizado profundo.
O aprendizado profundo está ganhando popularidade devido à sua capacidade de lidar com dados complexos e extrair padrões e relacionamentos complexos desses dados. Assim, os modelos de aprendizado profundo exigem muitos dados de treinamento (ao contrário dos modelos tradicionais de aprendizado de máquina), digamos, milhões de pontos de dados rotulados de qualidade para uma tarefa de classificação simples.
Para aplicar o aprendizado profundo a um determinado conjunto de dados, você precisa de quantidades incrivelmente grandes de dados de treinamento para garantir que o modelo não se ajuste demais. Um bom exemplo disso é o software de direção autônoma da Tesla que requer milhões de horas de vídeo e imagens para funcionar com eficiência.
Pelo contrário, o aprendizado de máquina funciona bem mesmo com um conjunto de dados de treinamento menor e mais simples, digamos, apenas alguns milhares de pontos de dados, ao contrário do aprendizado profundo que requer milhões de pontos de dados.
Escolhendo entre machine learning e deep learning
O aprendizado profundo e o aprendizado de máquina são partes integrantes da inteligência artificial. Ambos os processos começam com o treinamento de um modelo de aprendizado nos dados de treinamento e teste e, em seguida, passam pela fase de otimização para identificar os pesos que tornam um modelo mais adequado aos dados.
O aprendizado de máquina e o aprendizado profundo funcionam bem para problemas de regressão e classificação, no entanto, existem alguns aplicativos de aprendizado de máquina como tradução de idiomas e reconhecimento de objetos, onde os modelos de aprendizado profundo são uma boa opção em relação aos modelos de aprendizado de máquina.
A tarefa em mãos determina se um projeto de ciência de dados é mais adequado para aprendizado de máquina ou é mais adequado para aprendizado profundo. Algumas das tarefas comuns em que o aprendizado de máquina ou aprendizado profundo podem ser aplicados incluem: identificar e classificar imagens, aprimorar sinais, prever uma saída, resposta a texto ou fala, mover-se em simulação ou fisicamente e descobrir.
Embora tarefas como descobrir tendências ou prever uma saída possam ser uma boa opção para aprendizado de máquina, a implementação do sistema de IA de ponta a ponta consistiria em várias etapas que, quando consideradas em conjunto, podem ser uma ótima opção para aprendizado profundo.
Em conclusão, podemos afirmar que o aprendizado profundo é aprendizado de máquina, mas com recursos adicionais significativos utilizando uma abordagem operacional distinta. Escolher ML ou DL para desvendar um desafio de modelo de dados específico depende da complexidade do problema em questão e da quantidade e qualidade dos dados disponíveis.
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