Deep learning vs. machine learning

Deep learning (aprendizado profundo) é um tipo de machine learning (aprendizado de máquina). Ele utiliza redes neurais de múltiplas camadas, enquanto o machine learning convencional trabalha com algoritmos mais simples, como árvores de decisão e modelos lineares. Redes com estruturas mais profundas permitem que o deep learning reconheça padrões mais complexos em grandes volumes de dados.

Tanto o machine learning quanto o deep learning são subsetores da inteligência artificial. Ambos os métodos buscam fazer com que computadores aprendam a tomar decisões inteligentes. Mas o deep learning é um subtipo de machine learning, pois é baseado em aprendizado não supervisionado.

Nos dois tipos, a inteligência é limitada a casos de uso específicos. Podemos falar de uma inteligência artificial “fraca”, em oposição a uma inteligência artificial “forte” – que, de modo semelhante aos humanos, teria capacidade de decidir com discernimento em muitas áreas e muitas situações diferentes.

Diferenças: Deep learning vs. machine learning

Machine learning é a tecnologia mais simples e historicamente mais antiga. Ela trabalha com um algoritmo que o próprio sistema adapta, após receber feedback de um ser humano. Um pré-requisito para o uso dessa tecnologia é a existência de dados estruturados. Inicialmente, o sistema é alimentado com dados estruturados e categorizados. Assim, ele entende como novos dados desse tipo devem ser classificados. Então, de acordo com a classificação, o sistema executa atividades programadas. Por exemplo, ele reconhece se um cachorro ou um gato aparece em uma foto e move os respectivos arquivos para pastas diferentes.

Após uma primeira fase de aplicação, ocorre a otimização do algoritmo por meio de feedback humano, que informa o sistema sobre classificações incorretas e indica as categorias certas.

Já o deep learning não requer dados estruturados. O sistema trabalha com redes neurais de várias camadas, que combinam diversos algoritmos e têm como modelo o cérebro humano. Desse modo, o sistema também consegue processar dados não estruturados.

Essa abordagem é apropriada, sobretudo, para tarefas complexas, em que nem todos os aspectos dos objetos podem ser categorizados previamente. No deep learning, o próprio sistema encontra características distintivas adequadas. Em cada camada, o input é analisado em busca de uma nova característica e, com base nela, o sistema decide como o input deve ser classificado.

O aspecto mais importante é que, no deep learning, o próprio sistema identifica traços diferenciais nos dados, sem necessitar de uma categorização externa anterior. Ou seja, ele não precisa ser treinado por um desenvolvedor humano. O sistema verifica, de forma autônoma, se as classificações mudam ou se novas categorias surgem devido ao novo input.

Enquanto o machine learning já funciona com um banco de dados de tamanho administrável, o deep learning requer um volume de dados substancialmente maior. Para fornecer resultados confiáveis, o sistema geralmente precisa de milhões de pontos de dados, dependendo da complexidade do problema.

Além disso, a realização da tecnologia de deep learning é mais dispendiosa. Ela exige mais recursos de TI e é consideravelmente mais cara do que o machine learning.

Tabela comparative entre deep learning e machine learning

Possibilidades de deep learning e machine learning

Podemos considerar o machine learning como a tecnologia predecessora do deep learning, pois todas as tarefas executáveis usando machine learning também podem ser processadas por deep learning. Portanto, em tese, não seria necessário escolher entre deep learning e machine learning.

Mas o deep learning não é um método eficiente, já que exige muito mais recursos. Por isso, geralmente há uma separação clara entre os campos de aplicação das duas tecnologias: o que é possível resolver com machine learning é resolvido com machine learning.

Para empresas, o uso de ambas as tecnologias representa uma enorme vantagem competitiva, pois tanto o machine learning quanto o deep learning ainda estão longe de se tornar padrões no cotidiano empresarial.

Campos de aplicação de deep learning e machine learning

No setor de marketing on-line, muitas empresas usam ferramentas analíticas baseadas em machine learning. Essas ferramentas analisam os dados disponíveis e fazem previsões confiáveis sobre qual tipo de conteúdo leva a conversões, o que os consumidores desejam ler e quais canais de marketing têm mais potencial para gerar vendas.

Chatbots de apoio ao cliente também podem ser baseados em machine learning. Eles se orientam por palavras-chave contidas na solicitação do usuário e, dialogando com o cliente por meio de perguntas de esclarecimento ou de decisão, conseguem lhe fornecer as informações desejadas. Contudo, chatbots baseados em deep learning são capazes de compreender a linguagem natural humana, sem depender do uso de palavras-chave específicas. O diálogo é muito mais eficiente e a solução oferecida é mais precisa.

Hoje em dia, os assistentes de voz digitais, como Siri, Alexa e Google Assistente, quase sempre são baseados em speech synthesis (síntese de fala) e deep learning.

Os primeiros assistentes de voz estão se inserindo também no contexto empresarial. Os usuários podem falar com eles naturalmente e pedir-lhes, por exemplo, para fazer encomendas, enviar e-mails, criar relatórios ou realizar pesquisas. Os sistemas mais antigos, baseados em machine learning, eram incapazes de compreender nuances linguísticas e, portanto, menos adequados para essas tarefas.

Embora o machine learning também possa ser usado no setor de business intelligence, para representar dados visualmente e facilitar a compreensão de previsões para decisores humanos, os sistemas de deep learning na área de IA generativa são capazes, até mesmo, de gerar seus próprios gráficos e imagens, com base em prompts simples. Também na área de criação de conteúdo, há grande potencial para abordagens como Large Language Models ou Natural Language Processing, que são baseadas em algoritmos de deep learning.