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Deep Learning vs Machine Learning: Qual é a Diferença?

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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Aprendizado profundo versus aprendizado de máquina

aprendizado de máquina

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 que é Aprendizado Profundo?

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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O que é Aprendizado de Máquina?

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.

Quando usar o aprendizado profundo?

  • Se você é uma empresa com muito conhecimento para derivar interpretações.
  • Se você precisa resolver problemas muito complexos para o aprendizado de máquina.
  • Se você gastará toneladas de recursos computacionais e despesas para direcionar hardware e software para treinar redes de aprendizado profundo.

Quando usar o aprendizado de máquina?

  • Se você possui dados que serão estruturados e deseja treinar os algoritmos de aprendizado de máquina.
  • Se você deseja aproveitar os benefícios da IA ​​para aumentar antes da concorrência.
  • As melhores técnicas de aprendizado de máquina ajudam na automação de várias operações de negócios, incluindo identificação biométrica, publicidade, marketing e coleta de conhecimento e ajudam a alavancar grandes oportunidades a longo prazo.

A diferença vital entre Machine Learning e Deep Learning

  1. A principal diferença entre aprendizado profundo e aprendizado de máquina decorre da maneira como os dados são apresentados ao sistema. Os algoritmos de aprendizado de máquina quase sempre exigem dados estruturados, enquanto as redes de aprendizado profundo acreditam em camadas da ANN (redes neurais artificiais).
  2. Os algoritmos de aprendizado de máquina foram criados para “aprender” a tentar fazer as coisas entendendo dados rotulados e, em seguida, usá-los para fornecer diferentes saídas com mais conjuntos de conhecimento. No entanto, eles precisam ser treinados novamente por meio de intervenção humana quando a saída específica não é a especificada.
  3. As redes de Deep Learning não requerem nenhuma intervenção humana porque as camadas aninhadas dentro das redes neurais colocam os dados através de hierarquias de vários conceitos, que eventualmente aprendem através de seus erros. No entanto, estes estão sujeitos a resultados falhos se o padrão de conhecimento não for adequado.

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.

Para você

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.