Aprendizado profundo vs. Aprendizado de máquina

Nos primeiros dias dos computadores, os cientistas os usavam principalmente para realizar operações matemáticas e lógicas simples. Então, os computadores evoluíram lentamente para executar cálculos complexos, resolver problemas elaborados e formar a espinha dorsal de informações do mundo. Ir além do escopo da computação tradicional significava que o computador precisava de inteligência.

Pesquisadores e engenheiros de computação passaram a imitar a inteligência humana. Inteligência artificial (IA) é a área da ciência da computação dedicada a criar sistemas de computação tão inteligentes quanto seres humanos. Os modelos iniciais de IA eram sistemas de computação que realizavam operações lógicas complexas. Posteriormente, técnicas mais avançadas foram desenvolvidas para realizar tarefas mais inteligentes ou “inteligentes”.

Dois dos termos mais usados ​​em IA são aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Este artigo analisa as origens dessas duas técnicas, as semelhanças entre elas e as diferenças.

Aprendizado profundo e aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina e o aprendizado profundo são subconjuntos da IA. Entre eles, o aprendizado profundo é o subconjunto do aprendizado de máquina. Isso significa que todo aprendizado profundo é aprendizado de máquina, mas nem todo aprendizado de máquina é aprendizado profundo. Para entender as diferenças entre eles, o termo aprendizado de máquina exclui aprendizado profundo no restante deste artigo.

Figura 1. Um gráfico que mostra como IA, aprendizado de máquina e aprendizado profundo se relacionam. Imagem usada cortesia de Avimanyu786

Aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina analisa uma grande quantidade de dados para entender as características de um conjunto de dados de treinamento. O que foi aprendido com o conjunto de dados de treinamento é aplicado a outros conjuntos de dados para tomar decisões “inteligentes”. Os modelos criados com o conjunto de dados de treinamento podem funcionar com outros conjuntos de dados semelhantes para gerar a saída desejada.

O conjunto de dados de treinamento para modelos de aprendizado de máquina deve ser rotulado, e os desenvolvedores devem supervisionar e ajustar o processo de aprendizado conforme o novo modelo é treinado. Além da computação básica, os modelos estatísticos são amplamente usados ​​para treinar modelos de aprendizado de máquina.

A distinção entre cães e gatos é um exemplo comum no espaço de aprendizagem artificial. A seguir está uma visão geral de como os modelos de aprendizado de máquina são treinados com dados.

O modelo de treinamento é alimentado com milhares de imagens de cães e gatos. Cada uma dessas imagens é identificada como "gato" ou "cachorro". O modelo em treinamento identifica características das imagens que distinguem gatos, cães e o resto dos objetos. Os traços são identificados a partir das imagens usando técnicas estatísticas. Uma vez que o modelo tenha sido treinado com dados suficientes, ele é alimentado com imagens não marcadas. Se o modelo treinado puder distinguir entre as imagens de cães e gatos com a precisão desejada, é um modelo de aprendizado de máquina bem-sucedido.

Aprendizado profundo

O aprendizado profundo é a evolução do aprendizado de máquina convencional. Os humanos não aprendem com milhares de exemplos rotulados; eles aprendem automaticamente sem muita ajuda externa ou validação. O aprendizado profundo leva o aprendizado de máquina um passo mais perto desse modelo de aprendizado inteligente.

Os modelos de aprendizado profundo também devem ser treinados com um grande volume de dados, mas os modelos não são treinados com dados rotulados. Todos os dados fornecidos ao modelo de aprendizado profundo não estão rotulados. O modelo identifica diferentes elementos dos dados para fornecer a saída necessária.

Figura 2. Uma representação visual das redes neurais usadas na agricultura.

Os modelos de aprendizado profundo usam sistemas matemáticos complexos chamados redes neurais para aprender a partir dos dados. Ele contém várias camadas de funções matemáticas com pesos diferentes. O "profundo" no termo aprendizado profundo vem dessas camadas de processamento.

Vamos ter uma visão geral de como os modelos de aprendizado profundo lidam com a distinção entre cães e gatos. Uma rede neural é alimentada com inúmeras imagens não rotuladas de cães e gatos. A rede neural precisa descobrir que há dois conjuntos de animais nas imagens e, em seguida, identificar como distinguir entre os dois animais. Não há necessidade de dados rotulados ou supervisão dos desenvolvedores.

Depois que um modelo é treinado com sucesso, ele pode distinguir qualquer número de imagens de cães e gatos.

Comparando aprendizado de máquina e aprendizado profundo

A tabela a seguir é uma comparação rápida das diferenças entre aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Lembre-se de que o aprendizado profundo foi excluído do termo aprendizado de máquina para esta comparação, embora o aprendizado profundo seja um subconjunto do aprendizado de máquina.

	Aprendizado de máquina	Aprendizado profundo
Dados de treinamento	Dados rotulados	Dados sem etiqueta
Supervisão	Aprendizagem supervisionada	Aprendizagem não supervisionada
Técnicas	Principalmente técnicas estatísticas	Funções matemáticas avançadas
Volume de dados	São necessários relativamente menos dados de treinamento	É necessário um grande volume de dados
Precisão	Precisão relativamente baixa	Maior precisão com grande volume de dados
Tempo de treino	Relativamente menos	Tempo de treinamento muito alto

Figura 3. Uma tabela comparando o aprendizado de máquina e o aprendizado profundo.

Aplicações industriais para aprendizagem profunda

Tanto o aprendizado de máquina quanto o aprendizado profundo têm aplicações industriais. O aprendizado profundo pode ser usado em todos os aplicativos que podem ser realizados pelo aprendizado de máquina. Mas o aprendizado profundo requer mais experiência, um volume muito maior de dados, maior poder de computação e tempo. Devido a esses fatores, a escolha entre as duas técnicas envolve a consideração de uma infinidade de fatores.

Quando maior precisão é necessária, modelos de aprendizado profundo são preferíveis. No entanto, para obter maior precisão com modelos de aprendizado profundo, um volume muito grande de dados deve ser processado, envolvendo um período de treinamento muito mais longo. Os algoritmos de aprendizado de máquina podem atingir o uso rotineiro na maioria dos casos.

Outra característica geral a considerar é a complexidade do problema. À medida que a complexidade aumenta, os modelos de aprendizado profundo funcionam melhor do que os modelos de aprendizado de máquina. No entanto, não existe uma regra definitiva sobre onde usar as técnicas. Por exemplo, o aprendizado de máquina é suficiente para analisar e prever o consumo de energia em uma planta. No entanto, é insuficiente construir um sistema de controle de qualidade automatizado - algoritmos de aprendizado profundo são necessários em tais cenários.

Hoje, o aprendizado de máquina é muito mais acessível do que o aprendizado profundo, mesmo no setor. Mas, no devido tempo, os modelos de aprendizado profundo serão aprimorados, reduzindo os custos de implementação e as barreiras de entrada, o que significa que mais poder de computação estará disponível a um preço menor. A adoção do aprendizado profundo na indústria aumentará com o tempo.