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De repente, todo mundo está falando sobre Deep Learning e Machine Learning, independentemente de entenderem as diferenças ou não! Esteja você seguindo ativamente a ciência de dados ou não – você já deve ter ouvido esses termos.
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O aprendizado de máquina usa um conjunto de algoritmos para analisar e interpretar dados, aprender com eles e apoiar o entendimento, tomando as melhores decisões possíveis. Por outro lado, o Deep Learning estrutura os algoritmos em várias camadas para criar uma “rede neural artificial”. Essa rede neural pode aprender com as informações e tomar decisões inteligentes por conta própria.
O conceito de aprendizado profundo não é novo. Já tem alguns anos que virou. Mas hoje em dia, com todo o hype, o aprendizado profundo está recebendo mais atenção.
Os métodos convencionais de aprendizado de máquina tendem a sucumbir às mudanças ambientais, enquanto o aprendizado profundo se adapta a essas mudanças por meio de feedback constante e para melhorar o modelo. O aprendizado profundo é muito facilitado por redes neurais que imitam os neurônios dentro do cérebro humano e pela arquitetura de múltiplas camadas incorporada (poucas visíveis e poucas ocultas).
É um tipo complicado de aprendizado de máquina que coleta dados, aprende com eles e otimiza o modelo. Muitas vezes, alguns problemas são tão complexos que é praticamente impossível para o cérebro humano entendê-los e, portanto, programá-los é um pensamento absurdo.
Tipos primitivos de Siri e Google Assistant são exemplos apropriados de aprendizado de máquina programado, pois são úteis em seu espectro programado. Considerando que, a mente profunda do Google pode ser o maior exemplo do processo de aprendizado profundo. Essencialmente, deep learning significa uma máquina que aprende por si mesma por meio de vários métodos de tentativa e erro. Muitas vezes, algumas centenas de milhões de vezes!
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É um subconjunto de IA que usa estratégias estatísticas para formar uma máquina que aprende sem ser programada explicitamente usando o conjunto predominante de conhecimento. Ele evoluiu do estudo de reconhecimento de padrões em IA. Em outras palavras, também pode ser definido como um subconjunto de IA envolvendo a criação de algoritmos que podem se modificar sem intervenção humana para fornecer a saída desejada - alimentando-se de dados estruturados.
Como os algoritmos de aprendizado de máquina exigem dados rotulados, eles não são adequados para desvendar consultas complexas que envolvem uma enorme quantidade de conhecimento.
O aprendizado profundo é um tipo complicado de aprendizado de máquina que é útil quando as informações a serem abordadas são desestruturadas e colossais. Assim, o aprendizado profundo pode atender a um limite maior de problemas com maior facilidade e eficiência. Através deste artigo, tivemos uma visão geral e comparação entre técnicas de aprendizado profundo e aprendizado de máquina.