Se você está confuso com inteligência artificial, aprendizado de máquina e aprendizado profundo, não está sozinho. Muitas vezes, esses termos são usados de forma intercambiável, mas não são a mesma coisa – embora pertencem à mesma família, todos são diferentes à sua maneira.
AI vs. aprendizado de máquina versus aprendizado profundo – examinaremos a definição e os usos de cada termo, incluindo como eles trabalham juntos, abaixo:
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O que é ai?
A IA refere-se ao conceito mais amplo de máquinas imitando a inteligência humana para tarefas como aprendizado, solução de problemas e tomada de decisão.
Mas como funciona a IA exatamente? Para que uma máquina ou computador seja artificialmente inteligente, você deve treiná -la com algoritmos ou uma lista de regras e regulamentos. Um algoritmo é fundamental para treinar um computador ou máquina para estar equipado com AI.
Nesta lista de regras, você treina sua máquina o que fazer se “algo” acontecer. Fornecendo informações de estilo “se/então” a uma máquina ensina a reagir se surgir uma situação específica e, quanto mais tempo for exposto a aquelas situações “se/então”, melhor se tornará resolvê -las.
Exemplo de AI
Um exemplo simples de inteligência artificial no trabalho seria o marketing de bot por meio de um chatbot em um site ou Siri em seu smartphone. Esses aplicativos provam que as máquinas podem ser treinadas para agir como seres humanos para realizar uma tarefa específica.
Lembre -se de que a inteligência artificial é o maior e abrangente grupo ao falar sobre aprendizado de máquina vs. AI vs. aprendizado profundo. Isso significa que tudo classificado como aprendizado de máquina ou aprendizado profundo faz parte da inteligência artificial.
Nossa ferramenta, ReveNuecloudfx, é outro exemplo de uma ferramenta de conteúdo de IA. Este conjunto de automação de marketing utiliza inteligência artificial para trazer resultados surpreendentes ao marketing e publicidade de empresas on -line. Ele pode fornecer às empresas dos clientes recomendações apoiadas por dados quando se trata de suas estratégias de marketing.
Bônus Leia: Inteligência Artificial vs. Inteligência Humana
O que é o aprendizado de máquina?
O aprendizado de máquina, um subconjunto de IA, refere -se à maneira como um sistema de computador pode aprender com base nas informações fornecidas.
O aprendizado de máquina permite que os sistemas aprendam e aprimorem autonomamente seu desempenho com base na experiência sem qualquer programação explícita. Ele está centrado na criação de programas de computador que podem processar e utilizar dados para se auto-aprender.
O objetivo do aprendizado de máquina é treinar uma máquina para saber o que fazer em uma situação específica com base nos dados fornecidos. Portanto, para treinar uma máquina com aprendizado de máquina, você terá que fornecer grandes quantidades de dados. Um computador capta padrões e tendências nos dados que você fornece, o que permite aprender e entender os resultados mais prováveis.
Tipos de aprendizado de máquina
Existem três tipos principais de aprendizado de máquina, que descrevem os algoritmos usados para treinar cada ferramenta de aprendizado de máquina. Esses três tipos são:
- Aprendizagem supervisionada: Nesta situação, os modelos são treinados com dados rotulados, o que significa que eles já conhecem a variável de destino. Se você mostrar um modelo 1.00 imagens de árvores e observar que elas são árvores, a ferramenta poderá identificar uma árvore.
- Aprendizagem não supervisionada: Por outro lado, no aprendizado não supervisionado, os modelos identificam padrões em dados não marcados. O modelo aprende a encontrar os padrões dentro dos dados, o que facilita a detecção de padrões no futuro.
- Aprendizagem de reforço: Com o aprendizado de reforço, os modelos aprendem através de recompensas e penalidades. Esse processo de aprendizado requer muita tentativa e erro para o modelo aprender padrões em um ambiente instável.
Exemplo de aprendizado de máquina
Digamos que existe uma correia transportadora em uma fábrica que separa rosquinhas envidraçadas de buracos de rosca. Quando os operadores treinaram o cinto com o aprendizado de máquina, provavelmente alimentaram dados de TI que se parecem com o seguinte:
- Cinturão esquerda: 2-5 onças.
- Cinturão direito: 5-10 onças.
- Cinturão esquerda: 1 unidade
- Cinturão esquerda: 5+ unidades
Os donuts seriam classificados com base nesses dados.
No entanto, se um donut entrasse no cinto de 12 onças, a máquina não saberia o que fazer, pois isso não fazia parte de seu treinamento. É aí que entra o aprendizado profundo.
O que é um aprendizado profundo?
A aprendizagem profunda é um tipo específico de aprendizado de máquina que usa redes neurais artificiais para processar grandes quantidades de dados e tomar decisões complexas de aprendizado profundo, permite que as ferramentas realizem tarefas como classificação, regressão e aprendizado de representação.
O aprendizado profundo é um subconjunto “mais profundo” de máquinas de ensino com as informações fornecidas. Embora você deva alimentar dados de uma máquina para o aprendizado de máquina para funcionar, o aprendizado profundo pode tirar conclusões por conta própria.
Tipos de arquiteturas de aprendizado profundo
Para treinar modelos de aprendizado profundo, existem duas arquiteturas diferentes que os programadores usam:
- Redes neurais convolucionais (CNNs): Usado no reconhecimento de imagem e vídeo. Os CNNs funcionam melhor com dados espaciais para coisas como reconhecimento facial e classificação de vídeo.
- Redes neurais recorrentes (RNNs): Utilizado no processamento de linguagem natural (PNL) e análise de séries temporais. Os RNNs funcionam melhor com dados seqüenciais para itens como preços das ações, temperaturas e frases.
Exemplo de aprendizado profundo
Digamos que você tenha um alimentador de gatos que treinou via Machine Learning para dispensar alimentos quando fala alguma frase com a palavra “feed”.
Mas e se você disser “os gatos estão com fome”?
Com o aprendizado de máquina, o dispensador de alimentos não reagiria, mas se um usuário treinasse o dispensador de alimentos de gato com aprendizado profundo, seria capaz de calcular o significado da sua frase para trabalhar no dispositivo.
AI vs. Aprendizado de Machine vs. Aprendizagem Deep: Qual é a diferença?
Agora que sabemos sobre IA, aprendizado de máquina e aprendizado profundo, podemos começar a comparar as três ferramentas. Esta tabela quebra as diferenças entre eles.
| Aspecto | Ai | Aprendizado de máquina | Aprendizado profundo |
| Definição | Ferramenta para simular a inteligência humana | Subconjunto de IA com foco em aprender com os dados | Subconjunto de ML usando redes neurais |
| Requisitos de dados | Pode trabalhar com pequenas ou grandes quantidades de dados | Moderado – pelo menos dez vezes mais pontos de dados que existem recursos no seu conjunto de dados | Requer conjuntos de dados grandes |
| Intervenção humana | Alto | Moderado | Baixo |
| 2025 Caso de uso | Ai hoje se concentra na geração de conteúdo (texto, imagens, vídeos) | Técnicas de aprendizado de máquina são essenciais para ajustar e melhorar as saídas de IA | Modelos de transformadores de poderes de aprendizado profundo como GPT-4 |
| Exemplo | Assistentes virtuais como Alexa | Motor de relógio recomendado pela Netflix | Carros autônomos usando CNNs |
Como ai, aprendizado de máquina e aprendizado profundo se encaixam
Se cada termo tem uma definição diferente, como eles se encaixam? A melhor maneira de conectar e comparar a IA vs. aprendizado de máquina versus aprendizado profundo é pensar em um alvo.
O anel mais externo do alvo ilustra a inteligência artificial. A IA é o termo abrangente que se refere à maneira como as máquinas podem ser tão inteligentes quanto os humanos – e às vezes até mais inteligentes.
O aprendizado de máquina, então, é o anel médio do alvo. É um tipo específico de inteligência artificial e se refere à maneira como você treina computadores (máquinas) para agir como seres humanos.
O círculo mais interno é um aprendizado profundo, que é um subconjunto adicional de aprendizado de máquina. Pode fazer ainda mais do que aprendizado de máquina e pode essencialmente tomar decisões sem muito treinamento anterior. É melhor pensar na IA vs. aprendizado de máquina versus aprendizado profundo como diferentes subconjuntos que fazem parte da mesma família – cada um com sua própria importância.
Limitações com IA, aprendizado de máquina e aprendizado profundo
Enquanto a IA está transformando a maneira como criamos conteúdo, comercializamos nossos negócios e até diagnosticamos doenças, existem limitações para qualquer modelo.
Ai, por exemplo, carece de entendimento e senso comum. Há muitas falhas de bate -papo que mostram a falta de entendimento e limitações de geradores de IA e ferramentas de bate -papo.
As ferramentas de aprendizado de máquina também são limitadas aos dados em que são treinados. Ao contrário do aprendizado profundo, eles não podem expandir seus pontos de dados e razão.
E, embora o aprendizado profundo seja uma ferramenta poderosa, ela tem um alto custo – monetariamente e ambientalmente. São necessárias grandes quantidades de dados, tempo, dinheiro e recursos para investir em modelos de aprendizado profundo, que muitas empresas não possuem.
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Se você ainda está curioso sobre o funcionamento interno de aprendizado de máquina vs. aprendizado profundo vs. ainós entendemos! Esses termos podem ser desafiadores para diferenciar, mas estamos aqui para ajudar.
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