Qual é a diferença entre aprendizado profundo, machine learning e inteligência artificial?

O aprendizado profundo é um subconjunto do machine learning que usa redes neurais artificiais para processar e analisar informações. As redes neurais são compostas por nós computacionais em camadas dentro de algoritmos de aprendizado profundo. Cada camada contém uma camada de entrada, uma camada final e uma camada escondida. A rede neural é alimentada com dados de treinamento, o que ajuda o algoritmo a aprender e melhorar a acurácia. Quando uma rede neural contém várias camadas ocultas, além das camadas de entrada e saída, ela é considerada uma rede neural profunda, que é a base do aprendizado profundo.

Os algoritmos de aprendizado profundo são inspirados no funcionamento do cérebro humano e são particularmente poderosos para analisar grandes quantidades de dados não estruturados. Ele é usado em muitas tarefas que consideramos como IA hoje, incluindo reconhecimento de imagem e fala, detecção de objetos e processamento de linguagem natural. O aprendizado profundo pode criar correlações complexas e não lineares dentro de conjuntos de dados, mas exige mais dados de treinamento e recursos computacionais do que o machine learning.

Alguns tipos comuns de redes neurais usados para aprendizado profundo incluem:

• As redes neurais do feedforward (FF, na sigla em inglês) são uma das formas mais antigas de redes neurais, com dados fluindo de formas por neurônios artificiais até a saída ser alcançada.
• As redes neurais recorrentes (RNN, na sigla em inglês) são diferentes das redes neurais de encaminhamento, porque usam dados de séries temporais ou envolvem sequências. As redes neurais recorrentes têm a "memória" do que aconteceu na camada anterior conforme a saída da camada atual.
• A memória de curto prazo longa (LSTM) é uma forma avançada de RNN que pode usar memória para “lembrar” o que aconteceu em camadas anteriores.
• As redes neurais convolucionais (CNNs, na sigla em inglês) incluem algumas das redes neurais mais comuns na inteligência artificial moderna e usam várias camadas distintas (uma camada convolucional e depois uma camada de pooling) que filtram partes diferentes de uma imagem antes de colocá-la. novamente (na camada totalmente conectada).
• As redes adversárias generativas (GANs, na sigla em inglês) envolvem duas redes neurais (um "geradora" e um "discriminador") que competem entre si em um jogo, o que melhora a precisão do resultado.

Machine learning é um subconjunto da inteligência artificial que permite que um sistema aprenda e melhore de maneira autônoma sem ser programado explicitamente. Os algoritmos de aprendizado de máquina reconhecem padrões e dados e fazem previsões quando novos dados são inseridos no sistema.

Vários modelos diferentes são usados normalmente em machine learning, incluindo:

O aprendizado supervisionado é um modelo de machine learning que usa dados de treinamento rotulados (dados estruturados) para mapear uma entrada específica e uma saída. No aprendizado supervisionado, a saída é conhecida (como o reconhecimento da imagem de uma maçã) e o modelo é treinado com dados da saída conhecida. Em termos simples, para treinar o algoritmo a reconhecer fotos de maçãs, alimente-o com fotos rotuladas como maçãs.

Os algoritmos de aprendizado supervisionado mais usados atualmente incluem:

• Regressão linear
• Vizinhos mais próximos exatos
• Naive Bayes
• Regressão polinomial
• Árvores de decisão

O aprendizado não supervisionado é um modelo de machine learning que usa dados não rotulados (dados não estruturados) para aprender padrões. Ao contrário do aprendizado supervisionado, a saída não é conhecida antecipadamente. Em vez disso, o algoritmo aprende com os dados sem contribuição humana (ou seja, não supervisionado) e os categoriza em grupos com base em atributos.

Os algoritmos de aprendizado não supervisionado mais usados atualmente incluem:

• Difundido significa
• Criação de cluster k-means
• Clustering hierárquico
• Análise de componentes principais
• Mínimos quadrados parciais

Uma abordagem mista chamada aprendizado semi-supervisionado também é empregada com frequência, em que apenas alguns dados são rotulados. No aprendizado semi-supervisionado, o algoritmo precisa descobrir como organizar e estruturar os dados para chegar a um resultado conhecido. Por exemplo, o modelo de machine learning é informado de que o resultado final é uma maçã, mas apenas alguns dos dados de treinamento são rotulados como uma maçã.

O aprendizado por reforço é um modelo de machine learning que pode ser descrito como "aprender fazendo" com uma série de experimentos de tentativa e erro. Um “agente” aprende a realizar uma tarefa definida por meio de um ciclo de feedback até que o desempenho esteja dentro de um intervalo desejável. O agente recebe reforço positivo quando executa a tarefa bem e reforço negativo quando tem um desempenho ruim. 

A inteligência artificial é um campo da ciência que se concentra na criação de computadores e máquinas que podem raciocinar, aprender e atuar de maneira que normalmente exigiria inteligência humana ou que envolve dados com escala maior do que as pessoas podem analisar. A IA é um campo amplo que inclui muitas disciplinas, incluindo ciência da computação, dados e análises, engenharia de software e até filosofia. 

No nível de negócios, a IA é um conjunto de tecnologias com muitos casos de uso, incluindo análise de dados, previsões e previsões, processamento de linguagem natural, recomendações, automação de máquina, recuperação inteligente de dados e muito mais.

Embora esses termos estejam relacionados, eles representam uma hierarquia clara: o aprendizado profundo é um tipo especializado de machine learning, e o machine learning é uma disciplina essencial no campo mais amplo da inteligência artificial. A principal distinção se resume à capacidade, complexidade e engenharia de atributos.