Machine Learning e Deep Learning na automação de processos [Parte 1]

Introdução 

O Machine Learning e o Deep Learning são sistemas inteligentes que têm relação direta com a Inteligência Artificial (IA). Ambos são um subcampo da IA que evoluiu do estudo de reconhecimento de padrões e da teoria do aprendizado computacional, tornando possível que os sistemas aprendam com os dados a partir de um ambiente e tomem decisões com o mínimo de intervenção humana.

A observação do ambiente pode acontecer a partir do processamento em tempo real de dados obtidos de sensores, como nos veículos autônomos, ou a partir do processamento de dados coletados ao longo de um período de tempo e armazenados em um banco de dados. 

Atualmente o volume de dados disponíveis pode se tornar tão grande que exige técnicas específicas para o seu processamento, como as técnicas de Big Data/Hadoop e a Governança de Dados para poder extrair as melhores soluções e caminhos a serem seguidos por um plano de negócio. Escrevemos um post explicando o que a Governança de Dados pode fazer pelo seu negócio. Confira: A importância da Governança de Dados.

O que é e quais as diferenças entre Machine Learning e Deep Learning?

Resumidamente, Machine Learning é a ciência de fazer com que computadores realizem ações em determinado ambiente, com o mínimo de intervenção humana. Ele funciona a partir de algoritmos abastecidos com dados para então aprender, por conta própria, fazer predições e orientar decisões a partir de modelos. 

Já o Deep Learning, é um tipo de algoritmo mais sofisticado, construído a partir de redes neurais. Ele é capaz de suportar e trabalhar com Big Data e funcionar como uma mente própria através de sobreposição de camadas não lineares de processamento de dados. Portanto, para chegar ao nível de mais avançado, o princípio de redes neurais artificiais são feitos a partir de camadas, conexões e direções de propagação de dados. Dessa forma, os dados são submetidos a várias camadas de processamento que simulam a forma de pensar dos neurônios. 

A diferença para o Machine Learning está, principalmente, na capacidade de aprofundar o conhecimento sobre os dados coletados pelos sensores. Isso resulta no aumento da geração de dados disponíveis e da capacidade dos computadores, como vemos hoje em dia. Portanto, a expressão Deep Learning é o aprendizado de máquina feito por redes neurais profundas, ou seja, uma subárea do Machine Learning.

Continue lendo – Machine Learning e Deep Learning na automação de processos [Parte 2]

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