Qual a diferença entre inteligencia artificial e machine learning

Quais as diferenças entre Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning? Os termos Machine Learning e Deep Learning surgiram com força junto com os avanços da Inteligência Artificial. O ano de 2020 trouxe muitos desafios, a transformação digital passou de um diferencial para uma necessidade. Esses conceitos estão presentes em todos os diálogos no cenário empresarial, portanto, é muito importante saber exatamente as diferenças entre IA, Machine Learning e Deep Learning.

 Para entender as diferenças, é necessário ver que um evolui a partir do outro, sendo que aprendizado de máquina (Machine Learning) e aprendizagem profunda (deep learning) são pilares que sustentam a inteligência artificial. Sem eles, a IA não seria o fenômeno transformador que é hoje.

O que é Inteligência Artificial?

De grosso modo, podemos definir Inteligência Artificial como a capacidade das máquinas de aprender, decidir e perceber quais caminhos seguir, de forma racional como os seres humanos. Os fatores que fizeram a computação simples desenvolver até a inteligência artificial são:

• Modelos para classificar, processar e analisar;
• Grande quantidade de dados não processados ;
• Computação com custo baixo e alta performance de processamento, rápido e eficiente.

Com a evolução dos três fatores, IA se tornou possível com a seguinte combinação: Big Data, Modelos de Dados desenvolvidos e computação em nuvem. O sistema absorve, analisa e organiza os dados de forma a entender e identificar o que são objetos, pessoas, padrões e reações de todos os tipos. 

Esse processo de ensinar os computadores a aprender passa por diversas áreas da ciência da computação, como o processamento de linguagem natural, Machine Learning e Deep Learning.

O que é Machine Learning?

Machine Learning é a prática de usar algoritmos para realizar uma coleta de dados, aprender com eles, e então fazer uma determinação ou predição. Ao invés de implementar as rotinas de software na mão, a máquina é treinada usando uma grande quantidade de dados e algoritmos. Então, dão e ela a habilidade de aprender como executar tarefas.

Um bom exemplo de Machine Learning são as recomendações da Netflix. Pois, elas indicam sugestões de filmes e séries de acordo com o que o usuário assiste. Dessa forma, é possível reconhecer um padrão entre as escolhas dos usuários, e sugerir programas similares, que façam sentido no contexto de cada usuário.

O que é Deep Learning?

Deep Learning é uma parte do Machine Learning que usa algoritmos complexos para repruduzir a rede neural do cérebro humano e aprender uma área do conhecimento com pouca supervisão. 

 Deep Learning são algoritmos complexos construídos a partir de um empilhamento de diversas camadas similares a neurônios, alimentados por grandes quantidades de dados. Então, eles são capazes de reconhecer imagens e fala e aprender a realizar tarefas extremamente avançadas sem interferência humana. Mas, a principal aplicação dos algoritmos de Deep Learning são as tarefas de classificação, em especial, reconhecimento de imagens. 

Vale ressaltar, que devido as urgentes necessidades de adaptação a IA pode ser a maior aliada para contribuir com a transformação digital que as empresas tanto buscam.

Com tantos avanços na tecnologia e mudanças em nossa sociedade, é muito comum fazer confusões sobre os muitos conceitos e suas aplicabilidades, não é mesmo? Quer um exemplo? Apesar de a Inteligência Artificial ser muito usada em filmes de ficção científica e ser um termo conhecido, será que você sabe exatamente o que ela oferece? Já parou para pensar nas diferenças entre Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning?

São muitos conceitos, certo? Mas você não precisa se desesperar: cada um deles tem um objetivo e uma proposta para implementação. Para não deixar você confuso, preparamos um artigo em que vamos explicar cada um dos termos e as suas aplicabilidades no dia a dia de uma empresa. Vamos falar sobre os seguintes temas:

Quer saber tudo sobre esse tema? Continue a leitura e descubra!

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O que é Inteligência Artificial e como funciona?

A Inteligência Artificial é o desenvolvimento de sistemas e máquinas que são capazes de pensar e agir por conta própria, sem a necessidade de participação direta do humano. Trata tanto de operações mais simples, como a extração de dados em uma planilha, quanto de processos mais complexos, como automatização de maquinário.

É uma tecnologia que permite que uma máquina não apenas realize tarefas, mas possa interagir com o que está ao seu redor. O conceito surgiu ainda na década de 1950, e sempre foi um assunto que atraiu curiosidade da sociedade em geral, especialmente, com a presença do termo em filmes de ficção científica.

Mas o que parecia distante, hoje, se tornou realidade em diferentes empresas e segmentos. Processos são agilizados, decisões são mais precisas e todo o ambiente de trabalho é beneficiado.

Um sistema comum pode analisar dados e apontar erros, enquanto a Inteligência Artificial permite a interpretação de cenários e situações, apresentando, por exemplo, uma tentativa de fraude em um e-commerce. Em resumo, é uma forma de simular o funcionamento do cérebro humano em máquinas e sistemas, interpretando informações e dados para utilizá-los no dia a dia de trabalho.

Como ela pode ser aplicada?

Quais são as possíveis aplicações da Inteligência Artificial em seu plano de Marketing ou em outras áreas da sua empresa? Confira algumas dicas!

Análise preditiva

O uso de dados é fundamental para o sucesso de qualquer empresa atualmente, não é mesmo? Uma das formas mais eficientes de se fazer isso é a partir da análise preditiva.

A partir do estudo de dados e métricas, é possível definir uma tendência. Uma loja, por exemplo, consegue avaliar melhor o seu estoque com o uso da Inteligência Artificial, evitando que um item se esgote ou que fique se acumulando.

Conversação automatizada

Outro aspecto com que a Inteligência Artificial contribui é o atendimento aos consumidores. Em vez de ter uma equipe para fazer um contato mais básico com o usuário, o chatbot consegue responder dúvidas mais simples ou mesmo direcionar a conversa para um atendente especialista em determinado tópico. A ideia é otimizar as etapas para oferecer uma experiência mais fluída de atendimento ao cliente.

Monitoramento de desempenho

Gestores também podem aproveitar os benefícios da Inteligência Artificial quando se trata de produtividade. Um sistema pode ajudar a identificar quem está com um desempenho positivo e quem precisa melhorar.

Os detalhes podem ser muito úteis, por exemplo, durante o trabalho remoto, em que não é tão simples acompanhar de perto o rendimento de cada profissional da sua equipe.

Assistente pessoal

A Inteligência Artificial também tem ganhado espaço como assistente pessoal. Um exemplo é a Alexa, da Amazon, que consegue identificar os comandos de voz do usuário e, assim, realizar determinadas tarefas.

A Siri, da Apple, é outro exemplo de aplicação. Em uma rotina corrida, a função pode ajudar a lembrar de compromissos, tirar dúvidas ou, até mesmo, enviar um e-mail.

Como funciona o Machine Learning?

O Machine Learning é um processo fundamental para que a Inteligência Artificial funcione. Como a tradução indica, trata-se do aprendizado da máquina. É a capacidade de um robô ou sistema aprender com os dados e informações processados por ele.

Assim, sem que tenha a participação humana, é possível identificar padrões de comportamento e, até mesmo, tomar decisões inteligentes. Esse conceito é essencial para o processo de humanização da Inteligência Artificial.

Já conversou, alguma vez, com um chatbot e percebeu que ele tinha informações anteriores, por exemplo, sobre as suas compras naquele e-commerce? O Machine Learning, sem dúvidas, estava presente nesse sistema.

A máquina é capaz de aprender e, assim, evoluir, oferecendo uma experiência mais humanizada, aproximando-se do pensamento de um humano. Esse pensamento artificial, portanto, possibilita uma série de novas oportunidades e alternativas.

Uma empresa vai precisar de menos participação humana dentro de um processo, com o próprio sistema raciocinando e entendendo como tomar a melhor decisão, por exemplo. Pode ser usado tanto em um sistema de CRM de forma mais eficiente quanto para automatizar o maquinário de uma fábrica.

Como ele pode ser aplicado?

Um dos grandes benefícios do Machine Learning é a possibilidade de aplicar em diferentes áreas de uma empresa, independentemente do segmento ou tamanho. Confira as principais alternativas!

Chatbots humanizados

Quando utilizam o chat em um site, mais de 50% dos consumidores preferem ser atendidos por humanos, de acordo com uma pesquisa do Instituto Qualibest. Uma forma de superar esse problema é investir em Machine Learning, que pode compreender padrões no comportamento de cada usuário e, até mesmo, mudar o tom de voz ou as recomendações e procedimentos sugeridos.

Relatórios mais precisos

Uma das grandes vantagens da transformação digital é poder facilitar tarefas mais burocráticas, como a criação de relatórios e planilhas, não é mesmo? O Machine Learning pode ajudar, transformando informações e dados mais brutos em insights valiosos para a sua equipe.

Assim, profissionais de Marketing ou de Vendas podem ter detalhes mais precisos sobre como segmentar uma campanha ou fechar uma venda.

Sistema de recomendação

Outro ganho que o Machine Learning oferece é na oferta de recomendações. Um e-commerce, por exemplo, pode fazer campanhas segmentadas de acordo com o comportamento do usuário nas suas páginas.

Dessa forma, o consumidor recebe recomendações mais precisas sobre o que ele se interessa e tem mais chances de finalizar uma compra. Em tempos de concorrência acirrada, pode ser um diferencial competitivo relevante.

Conteúdos mais segmentados

O Machine Learning também pode ser útil para a sua estratégia de Inbound Marketing. Além de bons redatores, contar com insights valiosos sobre o que pode ser interessante para os seus leitores é muito importante.

A máquina consegue identificar assuntos e, até mesmo, formatos de conteúdo, como os interativos, que podem ser mais eficazes para um maior impacto no seu público-alvo.

O que é o Deep Learning e onde ele se aplica?

O Deep Learning é um processo ainda mais avançado de aprendizagem da máquina. Sua capacidade é tão elevada que ela pode atingir níveis de aprendizagem não supervisionada, ou seja, sem a participação humana em nenhum processo, para que se tome decisões. Tudo isso é possível a partir de um sistema que simula o funcionamento do cérebro humano em níveis altíssimos.

Trata-se, portanto, de uma evolução do Machine Learning, graças às suas camadas mais profundas de algoritmos. Com essa estrutura, a máquina se torna capaz de reconhecer objetos, entender comandos de voz, traduzir línguas e, até mesmo, tomar decisões. Não é preciso nem mesmo de supervisão humana para que ela continue aprendendo e se desenvolvendo.

O Deep Learning é a tecnologia mais eficiente quando se fala em Big Data, por exemplo. Afinal, não é tão simples ter que interpretar tantas informações, certo? Mas é fundamental, e essa pode ser a solução para extrair dados valiosos das mais diferentes fontes, como redes sociais, sistemas, buscadores, enfim, filtrar o que for mais relevante para aplicar no planejamento de uma empresa.

O motivo para uma capacidade tão elevada é o alto nível de redes neurais artificiais utilizadas, reproduzindo o cérebro humano de forma muito similar e permitindo uma abordagem não linear na hora de interpretar dados e informações, aproximando-se do pensamento humano.

Como ele pode ser aplicado?

Mas qual é a aplicabilidade do Deep Learning em uma empresa? Veremos alguma sugestões!

Detecção de fraudes

Como o sistema se torna capaz de identificar comportamentos, é possível descobrir se existe uma fraude em uma transação financeira ou, até mesmo, de autenticação para acessar um sistema. O Deep Leraning trabalha de forma não linear e, com isso, a tecnologia relaciona diferentes cenários e comportamentos para entender que determinada ação não é adequada e pode sinalizar um problema.

Automação não supervisionada

O Google e o Uber utilizam o Deep Learning para permitir que carros sejam controlados pela Inteligência Artificial. É um processo ainda em desenvolvimento, mas que já tem grandes avanços.

Tudo isso, graças à capacidade elevada de aprendizagem do sistema, que consegue reagir a situações comuns no trânsito. Sem nenhum tipo de supervisão, o carro pode levar um passageiro sem contratempos.

Reconhecimento facial

Sistemas de reconhecimento facial já são oferecidos por muitos smartphones, e um processo que parece simples está diretamente relacionado ao Deep Learning. A tecnologia consegue identificar mínimos detalhes para conseguir determinar e diferenciar expressões faciais, garantindo a maior segurança para os usuários.

Quais as principais diferenças entre Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning?

Agora que você já sabe mais sobre as características de Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning, fica mais fácil entender as diferenças entre elas, não é mesmo? Em resumo, as duas últimas tecnologias fazem parte do universo da primeira. São evoluções do processo, tornando um sistema ainda mais capacitado para tomar as suas decisões sem interferência humana.

A Inteligência Artificial, portanto, é uma etapa inicial do raciocínio artificial, em que uma máquina consegue tomar as suas próprias decisões, mas não é altamente capacitada. Machine e Deep Learning são avanços, ou seja, estágios ainda mais complexos em que os sistemas e máquinas têm uma autonomia maior, potencializando a capacidade de raciocínio e, consequentemente, da tomada de decisão.

Já entre Machine Learning e Deep Learning, a tradução é um bom indicador das suas diferenças. Em inglês, “deep” significa profundo, ou seja, é um aprendizado de máquina ainda mais complexo e avançado. A partir de uma camada de algoritmo, o sistema cria uma rede neural artificial, permitindo uma capacidade maior para que ele tome decisões próprias, sem a participação humana.

Em resumo, as três tecnologias se diferem em lógica e algoritmo, permitindo que tenham objetivos e aplicabilidades diferentes dentro de uma empresa. Mas elas se complementam, representando variados graus de capacidade. A utilização de cada uma delas varia de acordo com as demandas que precisam ser solucionadas.

Mais do que saber como cada uma dessas tecnologias funcionam, é fundamental entender como integrá-las para um desempenho ainda melhor dos seus planos e estratégias. Conhecendo os diferenciais de cada uma, é possível fazer um uso mais abrangente e completo dentro da sua organização, potencializando diferentes áreas e setores para alcançar melhores resultados.

Além das tecnologias utilizadas, é necessário contar com informações e dados relevantes para que os resultados apareçam. Afinal, você sabe qual é o impacto e como garantir a qualidade de dados na era da inteligência artificial?

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