Diferença entre IA, Machine Learning e Deep Learning

O aprendizado de máquina usa uma grande quantidade de dados usando várias técnicas e algoritmos para analisar, aprender e prever o futuro. Envolve muita codificação e matemática complexas que servem a alguma função matemática.

Ele explora dados e identifica padrões para aprender e melhorar com base em suas experiências anteriores. Ensina os sistemas de IA a pensar como os humanos. O aprendizado de máquina ajuda a automatizar tarefas que são concluídas com um conjunto de regras e padrões definidos por dados. Dessa forma, as empresas podem usar sistemas de IA para executar tarefas em alta velocidade. O ML usa duas técnicas principais:

• Aprendizagem não supervisionada: Ajuda a encontrar padrões conhecidos nos dados coletados
• Aprendizagem supervisionada: Ele permite a coleta de dados ou produz resultados de implantações de ML anteriores.

Como funciona o aprendizado profundo?

Ele começa projetando um modelo de aprendizado profundo para observar e analisar continuamente dados envolvendo uma estrutura lógica, como a forma como os humanos tiram conclusões.

Para que essa análise seja concluída, os sistemas de aprendizado profundo utilizam uma estrutura algorítmica em camadas conhecida como rede neural artificial que pode imitar o cérebro humano. Isso permite que os sistemas sejam mais capazes de executar tarefas do que os sistemas tradicionais.

No entanto, um modelo de aprendizado profundo deve ser continuamente treinado para evoluir e aprimorar suas capacidades para que possa tirar conclusões corretas.

AI vs Machine Learning vs Deep Learning: Aplicações

Para entender completamente como a IA, o ML e o aprendizado profundo funcionam, é importante saber como e onde eles são aplicados.

Os sistemas de IA são usados ​​para várias finalidades, como raciocínio e solução de problemas, planejamento, aprendizado, apresentação de conhecimento, processamento de linguagem natural, inteligência geral, inteligência social, percepção e muito mais.

Por exemplo, a IA é usada em anúncios online, motores de busca como o Google, etc.

Vamos ver isso em detalhes.

Internet, e-commerce e marketing

• Motores de busca: Os mecanismos de pesquisa, como o Google, usam IA para exibir resultados.
• Sistemas de recomendação: Também é usado por sistemas de recomendação como YouTube, Netflix e Amazon para recomendar conteúdo com base nas preferências ou avaliações do usuário.

A IA é usada para gerar listas de reprodução, exibir vídeos, recomendar produtos e serviços e muito mais.

• Mídia social: Sites como Facebook, Instagram, Twitter etc. usam IA para mostrar postagens relevantes com as quais você pode se envolver, traduzir idiomas automaticamente, remover conteúdo odioso etc.
• Publicidades: A IA é aproveitada para anúncios direcionados na web para persuadir as pessoas a clicar nos anúncios e aumentar o tempo gasto nos sites exibindo conteúdo atraente. A IA pode prever ofertas personalizadas e comportamento do cliente analisando suas assinaturas digitais.
• Chatbots: Chatbots são usados ​​para controlar aparelhos, comunicar com os clientes, etc.

Por exemplo, Amazon Echo pode traduzir a fala humana em ações adequadas.

• Assistentes virtuais: Assistentes virtuais como Amazon A Alexa usa IA para processar a linguagem natural e ajudar os usuários com suas dúvidas.
• Tradução: A IA pode automaticamente traduzir documentos textuais e línguas faladas.

Exemplo : Google Tradutor .

Outros casos de uso incluem filtragem de spam, rotulagem de imagens, reconhecimento facial e muito mais.

Jogos

A indústria de jogos usa fortemente a IA para produzir videogames avançados, incluindo alguns deles com capacidades sobre-humanas.

Exemplo: Deep Blue e AlphaGo semelhantes ao xadrez. Este último derrotou uma vez Lee Sedol, que é campeão mundial em GO.

Socioeconômico

A IA está sendo aproveitada para enfrentar desafios sociais e econômicos, como falta de moradia, pobreza, etc.

Exemplo: Pesquisadores da Universidade de Stanford utilizaram IA para identificar áreas de pobreza analisando imagens de satélite.

Cíber segurança

Adotando IA e seus subcampos ML e aprendizado profundo, as empresas de segurança podem criar soluções para proteger sistemas, redes, aplicativos e dados. É aplicado para:

• Segurança de aplicativos para combater ataques como cross-site scripting, injeção SQL falsificação do lado do servidor, negação de serviço distribuída, etc.
• Proteção de rede identificando mais ataques e melhorando os sistemas de detecção de intrusão
• Analise o comportamento do usuário para identificar aplicativos comprometidos, riscos e fraudes
• Proteção de endpoint aprendendo o comportamento comum de ameaças e frustrando-os para evitar ataques como ransomware.

Agricultura

IA, ML e aprendizado profundo são úteis para a agricultura identificar áreas que requerem irrigação, fertilização e tratamentos para aumentar o rendimento. Ele pode ajudar os agrônomos a realizar pesquisas e prever o tempo de amadurecimento das culturas, monitorar a umidade do solo, automatizar estufas, detectar pragas e operar máquinas agrícolas.

Finança

Redes neurais artificiais são utilizadas em instituições financeiras para detectar sinistros e cobranças fora da norma e nas atividades de investigação.

Os bancos podem usar IA para prevenção de fraudes para combater o uso indevido de cartões de débito, organizar operações como contabilidade, gerenciar propriedades, investir em ações, monitorar padrões comportamentais e reagir imediatamente a mudanças. A IA também é usada em aplicativos de negociação on-line .

Exemplo: O Zest Automated Machine Learning (ZAML) da ZestFinance é uma plataforma para subscrição de crédito. Ele usa IA e ML para análise de dados e atribui pontuações de crédito às pessoas.

Educação

Os tutores de IA podem ajudar os alunos a aprender enquanto eliminam o estresse e a ansiedade. Também pode ajudar os educadores a prever o comportamento no início de um ambiente virtual de aprendizagem (AVA) como o Moodle. É especialmente benéfico durante cenários como a atual pandemia.

Assistência médica

A IA é aplicada na área da saúde para avaliar um eletrocardiograma ou tomografia computadorizada para identificar riscos à saúde em pacientes. Também ajuda a regular a dosagem e a escolher os tratamentos mais adequados para doenças como o câncer.

Redes neurais artificiais suportam decisões clínicas para diagnóstico médico, por exemplo, tecnologia de processamento de conceito usada em software EMR . A IA também pode ajudar em:

• Analisando prontuários médicos
• gestão de medicamentos
• Planejamento de tratamentos
• Consulta
• Treinamento clínico
• Criando drogas
• Prevendo resultados

Caso de uso: o projeto Hanover AI da Microsoft ajuda os médicos a escolher o tratamento de câncer mais eficaz entre mais de 800 vacinas e medicamentos.

Governo

Organizações governamentais de países como a China usam IA para vigilância em massa. Da mesma forma, também pode ser usado para gerenciar sinais de trânsito usando câmeras para monitoramento de densidade de tráfego e ajuste de tempo de sinal.

Por exemplo, na Índia, a sinalização de tráfego gerenciada por IA é implantada para liberar e gerenciar o tráfego na cidade de Bengaluru.

Além disso, muitos países estão usando IA em suas aplicações militares para melhorar as comunicações, comando, controles, sensores, interoperabilidade e integração. Também é usado na coleta e análise de inteligência, logística, veículos autônomos, operações cibernéticas e muito mais.

Outras aplicações da IA ​​estão em:

• Exploração espacial para analisar vastos dados para pesquisa
• Bioquímica para determinar a estrutura 3D das proteínas
• Criação e automação de conteúdo.

Exemplo: Wordsmith é uma plataforma para gerar linguagem natural e transferir dados para insights significativos.

• Automatize tarefas e pesquisas relacionadas à lei,
• Gestão de segurança e saúde no trabalho
• Recursos humanos para triagem e classificação de currículos
• Pesquisa de emprego avaliando dados relacionados a habilidades de trabalho e salários
• Atendimento ao cliente com assistentes virtuais
• Hotelaria para automatizar tarefas, comunicar-se com hóspedes, analisar tendências e prever as necessidades do consumidor.
• Fabricação de automóveis, sensores, jogos e brinquedos e muito mais

AI vs Machine Learning vs Deep Learning: Diferenças

Inteligência artificial, aprendizado de máquina e aprendizado profundo se correlacionam. Na verdade, o aprendizado profundo é um subconjunto do aprendizado de máquina e o aprendizado de máquina é um subconjunto da inteligência artificial.

Então, aqui não é uma questão de “diferença” propriamente dita, mas do escopo em que podem ser aplicadas.

Vejamos como eles diferem.

Inteligência Artificial x Aprendizado de Máquina

Parâmetro	IA	ML
Conceito	É um conceito maior para a criação de máquinas inteligentes para simular o pensamento e o comportamento humano.	É um subconjunto de inteligência artificial para ajudar as máquinas a aprender analisando dados sem programação explícita.
Mirar	O objetivo é criar sistemas mais inteligentes com habilidades de pensamento humano para resolver questões complexas. Preocupa-se em aumentar as taxas de sucesso.	Destina-se a permitir máquinas para análise de dados, a fim de fornecer resultados precisos. Preocupa-se com padrões e precisão
O que eles fazem	A IA permite que um sistema seja capaz de executar tarefas como um humano faria, mas sem erros e em uma velocidade mais rápida.	As máquinas são ensinadas continuamente a melhorar e executar uma tarefa para que ela possa fornecer mais precisão.
Subconjuntos	Seus subconjuntos são aprendizado profundo e aprendizado de máquina.	Seu subconjunto é o aprendizado profundotipos É de três tipos – IA geral, IA forte e IA fraca. aprendizagem por reforço supervisionado e não supervisionadoProcesso Inclui raciocínio, aprendizado e autocorreção Inclui aprendizado e autocorreção para novos dadostipos De dados Lida com dados não estruturados, semiestruturados e estruturados Lida com dados semiestruturados e estruturadosEscopo Seu escopo é mais amplo. Os sistemas de IA podem executar várias tarefas em vez do ML, que é treinado para tarefas específicas.	Seu escopo é limitado em comparação com a IA. As máquinas de ML executam tarefas específicas para as quais são treinadas
Aplicativo	Suas aplicações são chatbots, robôs, sistemas de recomendação, jogos, mídias sociais e muito mais.	As aplicações primárias são recomendações online, sugestões de amigos no Facebook, pesquisa no Google, etc.

Machine Learning x Deep Learning

Parâmetro	ML	Aprendizado profundo
Dependência de dados	Embora o ML funcione com grandes volumes de dados, ele também aceita volumes de dados menores.	Seus algoritmos trabalham altamente em grandes volumes de dados. Portanto, se você deseja obter mais precisão, deve fornecer mais dados e permitir que ele aprenda continuamente.
Tempo de execução	Seus algoritmos requerem menos tempo de treinamento do que DL, mas levam mais tempo para testar o modelo.	Leva mais tempo para o treinamento do modelo, mas menos tempo para o teste do modelo.
dependência de hardware	Os modelos de ML não precisam de muitos dados essencialmente; portanto, eles trabalham em máquinas de baixo custo.	Os modelos DL requerem dados enormes para um trabalho eficiente; portanto, eles são adequados apenas para máquinas de ponta com GPUs.
Engenharia de recursos	Os modelos de ML exigem que você desenvolva um extrator de recursos para cada problema para prosseguir.	Como o DL é uma forma avançada de ML, ele não requer extratores de recursos para problemas. Em vez disso, o DL aprende recursos e insights de alto nível a partir dos dados coletados por si só.
Solução de problemas	Os modelos tradicionais de ML dividem um problema em partes menores e resolvem cada parte separadamente. Depois de resolver todas as partes, gera o resultado final.	Os modelos DL adotam a abordagem de ponta a ponta para resolver um problema, obtendo as entradas para um determinado problema.
Interpretação do resultado	É fácil interpretar os resultados de um problema usando modelos de ML junto com a análise completa do processo e dos motivos.	Pode ser complicado analisar os resultados de um problema com modelos DL. Embora você possa obter melhores resultados para um problema com DL do que com ML tradicional, não é possível descobrir por que e como o resultado saiu.
Dados	Requer dados estruturados e semiestruturados.	Requer dados estruturados e não estruturados, pois depende de redes neurais artificiais.
Melhor para	Adequado para resolver problemas simples e pouco complexos.	Adequado para resolver problemas complexos.

Conclusão

Inteligência artificial, aprendizado de máquina e aprendizado profundo são técnicas modernas para criar máquinas inteligentes e resolver problemas complexos . Eles são usados ​​em todos os lugares, de empresas a residências, facilitando a vida.

DL vem sob ML, e ML vem sob AI, então não é realmente uma questão de diferença aqui, mas o escopo de cada tecnologia.