Machine Learning ou Inteligência Artificial? Entenda os conceitos e a diferença entre eles!

Se você ainda associa a “Inteligência Artificial” com histórias de ficção e esplendorosos andróides cinematográficos já está na hora de mudar o conceito: Machine Learning ou máquinas que processam, analisam e aprendem com dados são uma realidade em alguns setores, com um grande potencial de crescimento nos próximos anos!

Longe da ficção científica:

Apesar de parecer um termo novo no setor tecnológico, a ideia de ter máquinas capazes de analisar dados e aprender com eles vem desde a década de 50, mesmo que ainda associada com a ficção científica. Na última década, porém, com o movimento do Big Data e a popularização da troca de dados online, conseguir processar e analisar todas as imagens, textos, mapas e transações digitais se tornou uma tarefa sobre humana.

Na prática, ao invés de andróides prateados com desejos de dominação global a Inteligência Artificial tem sido utilizada em diferentes áreas do conhecimento, seja para classificar dados, reconhecer rostos, realizar diagnósticos médicos, em dispositivos que identificam vozes, para traçar um perfil com as preferências dos usuários nas redes sociais ou mesmo para o atendimento do consumidor pelos chatbots, por exemplo.

Afinal, o que é machine learning?

De maneira geral, Inteligência Artificial é um termo mais amplo no que se refere a capacidade de máquinas realizarem tarefas “inteligentes”, mas como vimos, é uma ideia muito geral e que pode ser erroneamente associada com a ficção, assim, termos como machine learning e o deep learning são mais específicos e próximos das tecnologias que estão em uso atualmente.

Tanto machine learning quanto o deep learning são formas de Inteligência Artificial, mas se que diferem na complexidade. Machine learning é a capacidade de um computador em aprender à medida que é alimentado com dados complexos (Big Data). Nesse estágio ainda precisa-se do trabalho humano de pré-processar esses dados e entregá-los aos algoritmos para determinar padrões. Como exemplos práticos de machine learning temos o feed de notícias do Facebook que é personalizado de acordo com as interações e gostos de cada usuário ou serviços de streaming como o Netflix que utilizam os dados de milhares de clientes para traçar perfis de produções e indicações mais acertivas.

O deep learning, por sua vez, é mais complexo e sofisticado e depende menos da interação humana, aprendendo a partir de dados brutos. Inspirado pela capacidade do cérebro de aprender, o depp learning analisa um objeto ou problema e consegue adaptar-se com diferentes variantes. Sendo o centro do avanço tecnológico do momento, o deep learning ainda apresenta um vasto caminho a ser trilhado e poderá ter aplicações futuras em carros que se guiam sozinhos e diagnósticos médicos ainda mais precisos, analisando os resultados de um exame, por exemplo.

Dessa forma, podemos estabelecer uma relação entre os termos, sendo Inteligência Artificial o conceito mais geral, machine learning como a base do treinamento das máquinas e deep learning como a evolução da tecnologia, com menos interações humanas e mais capacidade de aprendizado. Assim, são conceitos que se complementam e podem até ser confundidos, mas que apresentam diferentes níveis de sofisticação e uso.

Viu como a Inteligência Artificial é cada vez mais presente em uma realidade conectada em que há uma quantidade absurda de informações sendo geradas diariamente? Por isso, continue acompanhando nossos conteúdos e veja como essa tecnologia pode ser aplicada já na realidade. =]

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