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.

Receba conteúdos como este em seu e-mail

Mais Conteúdos Relacionados

Descubra o que avaliar antes de trocar de agência de marketing digital e como fazer a transição sem perder dados,
A diferença entre empresas que crescem e aquelas que lutam para converter está na habilidade essencial de qualificação de leads.
Os links patrocinados são anúncios pagos, uma ferramenta eficaz para alavancar a performance dos conteúdos. Confira mais informações.
No vasto universo da otimização de sites para se destacar em mecanismos de busca, o sitemap desempenha um papel fundamental.

Ter um site é indispensável para conquistar presença online e um posicionamento forte de relacionamento e credibilidade com o cliente,

Com o avanço da tecnologia, os bots oferecem a vantagem de atender durante todos os horários e com a redução