Deep Learning vs Machine Learning: Essa é a diferença

Deep Learning vs Machine Learning – ambos são métodos de como os sistemas artificiais aprendem. Descubra o que são os métodos de aprendizagem e onde se encontram as diferenças reais aqui.

Deep Learning vs. Machine Learning

B Antes de lhe mostrarmos as diferenças concretas entre Aprendizagem Profunda e Aprendizagem Mecânica, aqui está uma definição de ambos os métodos.

• Aprendizagem da máquina ou aprendizagem da máquina é baseada em métodos matemáticos que supostamente reconhecem um padrão, que é depois generalizado. Neste processo, um sistema artificial adquire conhecimentos da experiência.
• O reconhecimento padrão em trabalhos de aprendizagem de máquinas, por exemplo, através da formação de hierarquia em árvores de decisão, que compara uma variável com um valor especificado e depois a classifica como verdadeira ou falsa, por exemplo. Igualmente possível é a criação de semelhanças vectoriais, onde o vizinho mais próximo de um valor K conta, que um sistema deve encontrar.
• Os métodos de aprendizagem da máquina são supervisionados, ou seja, o humano dá instruções e aulas claras ao sistema e deve emitir os valores apropriados. Os algoritmos de aprendizagem de máquinas são utilizados de muitas maneiras na vida quotidiana, por exemplo, quando um relógio inteligente analisa o seu perfil de movimento.
• O uso da aprendizagem mecânica torna-se difícil se tiverem sido introduzidos poucos dados ou se os dados forem demasiado multidimensionais. Uma vez que os dados previamente determinados são de grande importância para um sistema de aprendizagem de máquinas, só funcionam se uma quantidade adequada de dados estiver disponível.
• Aprendizagem da máquina também se estende, até certo ponto, à Aprendizagem Profunda. Aqui, contudo, são utilizadas redes neurais artificiais que são modeladas em redes biológicas como o cérebro humano.

• Deep learning gets its name from the fact that it works with deep dimensions that would cause problems for machine learning. Aqui, o sistema aprende por si mesmo e não recebe quaisquer dados antecipadamente.

• Aprendizagem profunda, como usada por exemplo em inteligências artificiais, também precisa de erros, pois um sistema aprende assim que informação estava correcta e precisa de ser reforçada na rede neural.

• Em particular, para uma aprendizagem profunda, é sempre necessária a ajuda dos seres humanos, por exemplo, para fornecer informação a uma IA. Por exemplo, o programa “AlphaGo” do Google conseguiu vencer um humano no jogo de tabuleiro “Go” em 2015.

Quais são as diferenças entre Aprendizagem Profunda e Aprendizagem Mecânica

Aprendizagem profunda tem semelhanças com a aprendizagem mecânica, mas os dois métodos de aprendizagem diferem significativamente em alguns aspectos.

• Aprendizagem profunda recorre a métodos da aprendizagem mecânica, mas não vice-versa.

• Enquanto para a aprendizagem de máquinas as múltiplas dimensões são demasiado complexas para um sistema, a aprendizagem profunda baseia-se apenas nessa profundidade.

• Desde que a aprendizagem mecânica é frequentemente supervisionada, as decisões desses sistemas de aprendizagem são mais transparentes do que as de aprendizagem profunda. Aqui, uma rede neural artificial está a funcionar, o que, semelhante a uma rede biológica, também toma decisões não rastreáveis.

• Aprendizagem profunda também é muito importante para a investigação da IA, mas ainda não é tão elaborada como a aprendizagem mecânica.