Aprendizado de máquina versus aprendizado profundo e seus usos na vida cotidiana

Definição de aprendizado de máquina

A aprendizagem de máquina é um método de análise de dados que automatiza a construção do modo analítico. É um campo da inteligência artificial baseado na ideia de que a máquina deve ser capaz de aprender com as experiências. No passado, o aprendizado de máquina nos deu carros autônomos, reconhecimento de fala prático, pesquisa na web eficaz... O aprendizado de máquina é tão difundido hoje que todo mundo o usa dezenas de vezes por dia sem saber.

Usos do aprendizado de máquina na vida cotidiana

Saúde: Machine Learning é um método de rápido crescimento no setor de saúde, que usamos dados para avaliar a saúde de um paciente em tempo real usando sensores e dispositivos vestíveis. Além disso, essa tecnologia pode ajudar um especialista médico a analisar dados para identificar sinalizadores que podem levar a diagnósticos aprimorados.

Governo:  Por exemplo, a segurança pública precisa de Machine Learning, pois possui várias fontes de dados que podem ser extraídas para obter insights. Analise os dados do sensor, identifique o caminho para aumentar a eficiência e economizar dinheiro. Além disso, pode ajudar a detectar fraudes e minimizar o roubo de identidade.

Serviços financeiros:  A indústria financeira como Bancos e outros negócios, utiliza esta tecnologia por diversos motivos; para identificar insights importantes nos dados e evitar fraudes. Os insights podem identificar oportunidades de investimento ou ajudar os investidores a saber quando negociar. A mineração de dados também pode identificar clientes com perfis de alto risco ou usar a vigilância cibernética para identificar sinais de alerta de fraude.

Transporte:  Analisar dados para identificar padrões e tendências é fundamental para o setor de transporte, que se baseia em tornar as rotas mais eficientes e prever possíveis problemas para aumentar a lucratividade. Os aspectos de análise e modelagem de dados do aprendizado de máquina são ferramentas importantes para empresas de entrega, transporte público e outras organizações de transporte.

Diferença entre aprendizado de máquina e aprendizado profundo

Aprendizado profundo:

O aprendizado profundo combina avanços em poder de computação e tipos especiais de redes neurais para aprender padrões complicados em grandes quantidades de dados. As técnicas de aprendizado profundo são atualmente o estado da arte para identificar objetos em imagens e palavras em sons.

Aprendizado de máquina:

A diferença com o aprendizado de máquina é que, assim como os modelos estatísticos, o objetivo é entender a estrutura dos dados – ajustar as distribuições teóricas aos dados que são bem compreendidos. Assim, com modelos estatísticos, há uma teoria por trás do modelo que é comprovada matematicamente, mas isso requer que os dados também atendam a certas suposições fortes. O aprendizado de máquina se desenvolveu com base na capacidade de usar computadores para sondar os dados quanto à estrutura, mesmo que não tenhamos uma teoria de como é essa estrutura.

Capacidade de aprendizado de máquina

O teste para um modelo de aprendizado de máquina é um erro de validação em novos dados, não um teste teórico que comprova uma hipótese nula. Como o aprendizado de máquina geralmente usa uma abordagem iterativa para aprender com os dados, o aprendizado pode ser facilmente automatizado. As passagens são executadas pelos dados até que um padrão robusto seja encontrado. Agora “Machine Learning” é o tópico mais interessante e quente para pesquisadores de todo o mundo. Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina dominarão o mundo com a ajuda do Robot em um futuro próximo.

Este artigo foi escrito por Mr.Youssef AIT ALI, ele faz parte de nossa equipe. Clique aqui se quiser ler a biografia dele.