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Qual é a diferença entre AI, ML And Deep Learning?

e todos sabem muito bem que de acordo com as últimas tecnologias e idéias inovadoras, podemos apenas assumir e confirmar que o que desenvolvimentos dos robótica moderna e inteligência artificial vai trazer para nossas vidas, tanto no campo pessoal e profissional. Assim, hoje, neste incrível post explicativo, mostraremos a diferença entre AI, ML e Deep Learning.

Qual é a diferença entre AI, ML e Deep Learning?

Depois de ver todas as mais recentes tecnologias e ideias inovadoras, podemos simplesmente assumir e confirmar que desenvolvimentos a robótica moderna e a inteligência artificial trarão às nossas vidas, tanto no campo pessoal como profissional.
No entanto, no meio de tanta multidão, é sempre muito fácil encontrar os termos que nos tornam facilmente confusos. Sim, claro, estou falando de Aprendizado de Máquina (ML), Aprendizado Profundo, Inteligência Artificial (AI). É verdade que todos eles são relacionados, pois são baseados no processamento de dados em grandes quantidades (Big Data), mas seu nível de complexidade não é comparável.

De modo geral, poderíamos dizer que a Inteligência Artificial é a tecnologia mais “básica”, pois sempre responde igualmente aos mesmos parâmetros, que evoluíram na Aprendizagem de Máquina (ML), capaz de autoaprendizagem e correção de erros, e em Aprendizado Profundo (o mais complexo entre esses três termos) toma decisões com base nos dados.

 
Para entender melhor esses três termos, agora mostraremos a todos um exemplo, imaginem que queremos identificar a criação e o modelo de todos os veículos que passam por uma rua. Agora, por um lado, teríamos as imagens e o som dos carros e, do outro, um enorme banco de dados com a forma, as características técnicas ou o som do motor de milhares de carros. Assim, que um sistema de inteligência artificial identificaria os carros das imagens por sua aproximação aos dados que eles conhecem, mas nem sempre estaria certo, pois há muitos carros com características muito semelhantes.

Como eles funcionam?


 
Enquanto um sistema com Machine Learning poderia “aprender” os dados e classificar os veículos com mais precisão, mas um com o Deep Learning pode “treinar” os novos dados que recebe. Isso significa que ele pode usar um diferenciador errado e cometer um erro uma vez, mas a próxima tentativa o aproximaria do resultado correto.
Enquanto o gigante da tecnologia Google usa o Deep Learning em seus algoritmos de reconhecimento de voz e imagem, até Netflix e Amazon também o usam para antecipar os gostos de seus usuários e pesquisadores do MIT (Massachusetts Institute of Technology) usam Deep Learning para prever o futuro.
O Aprendizado Profundo aceita os fundamentos da IA ​​(Inteligência Artificial) e se concentra na solução de problemas do mundo real a partir de redes neurais profundas que imitam a maneira como nosso cérebro toma decisões. Sim, ele usa os dados que sabe para tomar decisões sobre novos dados. Portanto, é a tecnologia que é mais semelhante ao funcionamento do cérebro humano.
Essas redes são construções lógicas resultantes de uma série de questões binárias (verdadeiro ou falso, sim ou não) das quais um valor numérico é extraído; cada vez que incorpora uma nova cadeia de dados, ela é transferida para essa rede neural e classificada de acordo com a resposta a essas perguntas.
Essa classificação simplesmente permite que você processe uma enorme quantidade de dados, mas, ao mesmo tempo, temos que aceitar que eles também são muito complexos, embora pareçam interessantes. Foi como reconhecer pessoas em uma fotografia.

Quais aplicativos estão sendo oferecidos ao Aprendizado Profundo na indústria?

  • Carros autônomos: Esses veículos simplesmente usam o Deep Learning, que simplesmente permite que eles “saibam” onde estão viajando e não apenas que eles também ajudam a reconhecer os obstáculos que estão por vir.
  • Colorindo imagens em preto e branco: Ao ensinar os computadores a reconhecer objetos e aprender o que deve ser semelhante a seres humanos, a cor pode ser transformada em imagens e vídeos em preto e branco.
  • Análise e geração de relatórios: Os sistemas com aprendizado automático podem analisar os dados e falar sobre eles com uma linguagem natural, semelhante à humana, acompanhando-os com infográficos e outros elementos gráficos que os tornam mais óbvios.
  • Prever o resultado dos processos judiciais: Sim, pode soar bastante estranho, mas, é verdade, como recentemente um grupo de investigadores britânicos e americanos desenvolveu um sistema capaz de prever corretamente a decisão de um tribunal, com base nos fatos e nas provas apresentadas.
Então, o que você pensa sobre isso? Basta compartilhar todos os seus pontos de vista e pensamentos na seção de comentários abaixo. E se você gostou deste artigo explicativo, então não se esqueça de compartilhar este artigo com seus amigos e familiares.


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