Machine Learning vs Deep Learning: quais as principais diferenças?

Machine Learning e Deep Learning são subáreas da inteligência artificial (IA), mas diferem em complexidade, abordagem e também onde se devem aplicar. Conheça as principais diferenças entre elas.

Machine Learning (ML)

O Machine Learning (ML) é uma técnica que usa algoritmos para analisar dados, aprender padrões e tomar decisões sem programação explícita. Por exemplo, o sistema de recomendação de vídeos da Netflix usa ML.

Como funciona?

• 1) Dar dados à máquina
• 2) ML procura padrões nesses dados.
• 3) Depois, usa esses padrões para tomar decisões ou fazer previsões

Exemplo de ML​

• Mostrar muitas imagens de maçãs e dizer “Isto é uma maçã“.​
• Mostrar imagens de bananas e dizer “Isto é uma banana“.​
• O computador analisa cor, forma, tamanho…​
• Depois de ver muitos exemplos, consegue adivinhar sozinho se uma nova imagem é uma maçã ou uma banana​

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Deep Learning (DL)

Deep Learning (DL) utiliza redes neurais artificiais com múltiplas camadas para aprender de forma autónoma. Exemplo: Reconhecimento facial.

Exemplo (banana)

• Recolher imagens de bananas maduras e verdes.
• Rotular cada imagem: “verde” ou “madura”.
• O modelo de deep learning analisa os padrões das cores, formas e texturas.
• Depois de treinado, o modelo pode receber uma nova imagem de banana e dizer:
• “Esta banana parece madura com 92% de certeza.”

Âmbitos de aplicação de ML e DL

No que diz respeito aos dados, o ML funciona bem com dados estruturados e menores volumes. Já o DL, requer grandes volumes de dados. O ML é menos exigente que o DL, no que diz respeito a recursos computacionais. Relativamente à arquitetura, O ML usa algoritmos simples (regressão, árvores de decisão), enquanto o DL recorre a redes neurais profundas com múltiplas camadas.

Enquanto o ML é versátil e eficiente para tarefas específicas com dados organizados, o DL destaca-se em cenários complexos que exigem autonomia na aprendizagem e processamento de grandes volumes de dados. Ambos são complementares, mas a escolha depende do problema, dos recursos disponíveis e da natureza dos dados.