Deep Learning e Machine Learning: conheça a diferença

Publicado: 9 de agosto de 2023 | Atualizado: 29 de agosto de 2023.

Deep Learning e Machine Learning são dois dos maiores conceitos do universo da Inteligência Artificial. Fundamentais para o sucesso dessa tecnologia, esses pilares têm diferenças importantes que abordaremos a seguir.

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A inteligência artificial é um dos assuntos mais populares da era digital, mas ganhou uma projeção jamais vista com a chegada do ChatGPT em outubro de 2022.

Em razão disso, cada vez mais pessoas passaram a demonstrar interesse em IA e novas tecnologias começaram a surgir para competir com o chatbot da OpenAI.

Mas afinal, como funcionam essas tecnologias? É impossível responder a essa pergunta sem antes abordar deep learning e machine learning, pilares fundamentais para viabilizar as IAs como as conhecemos atualmente.

E é por isso que preparamos este artigo com tudo sobre esses conceitos, suas diferenças e aplicações no universo da inteligência artificial.

Para facilitar sua leitura, separamos os tópicos principais a seguir:

O que é Machine Learning?
O que é Deep Learning?
A diferença entre Deep Learning e Machine Learning
Exemplos de uso do Deep Learning e Machine Learning
A inteligência artificial já é realidade!

O que é Machine Learning?

Machine Learning (ou aprendizado de máquina) é o uso de algoritmos para organizar dados, identificar padrões e fazer com que computadores possam executar tarefas sem programação prévia.

Ou seja, o Machine Learning permite que as inteligências artificiais possam aprender com as informações fornecidas a elas ao longo do tempo sem a necessidade de intervenção humana.

Sendo assim, esses algoritmos (que são as regras ou o passo-a-passo necessário para a resolução de um problema) treinam as máquinas para executar tarefas de maneira autônoma.

Sempre que elas são expostas a novas informações, as máquinas usam os cálculos anteriormente aprendidos para gerar respostas inteligentes.

Logo, o Machine Learning faz com que as inteligências artificiais continuem aprendendo e se moldando por conta própria – tudo a partir da programação inicial de cada ferramenta.

A premissa básica para o aprendizado de máquina funcionar é a utilização de Big Data para criar novos algoritmos e potencializar a compreensão dos novos dados que continuam alimentando seu sistema.

Os tipos de Machine Learning

Há dois tipos de Machine Learning principais: os supervisionados e os autônomos. No caso dos supervisionados, todo o fluxo de dados e treinamento das máquinas precisa ser feito a partir de intervenções humanas, que inserem novas informações e geram feedbacks.

Já os algoritmos autônomos funcionam sem supervisão humana: tudo é feito e avaliado pelo próprio sistema. Aqui, vale dizer, o processamento das atividades costuma contar com o auxílio do Deep Learning, sobre o qual falaremos a seguir.

Aplicativo do ChatGPT em um celular com papel de parede azul.

O que é Deep Learning?

Deep Learning (ou aprendizado profundo) é uma parte do Machine Learning que utiliza algoritmos de tecnologia avançada para replicar a rede neural do cérebro humano.

A origem do Deep Learning no mundo da inteligência artificial surge da dificuldade que essas tecnologias demonstravam para executar simples ações humanas, mas que eram difíceis de serem traduzidas em algoritmos.

Diante desse desafio, o Deep Learning foi criado a partir da definição de uma hierarquia de conceitos. Cada conceito é definido a partir de sua relação com conceitos mais simples, e assim por diante.

Assim, foi criado o princípio das redes neurais artificiais, que suporta conexões e direções de propagação de dados em diversas camadas de processamento, tudo isso para emular o funcionamento dos neurônios.

Logo, foi possível escalar o aprendizado de máquina e dar à luz o aprendizado profundo como o conhecemos hoje, aplicado nas principais ferramentas de inteligência artificial.

Aliás, é importante dizer que ambos os conceitos se fazem presentes e são verdadeiros pilares do mundo da inteligência artificial.

Sem a capacidade de aprender por conta própria, baseado na lógica descrita dos algoritmos, nenhum recurso de IA é capaz de se sustentar no mercado.

O Deep Learning possibilita alimentar ferramentas de IA com incontáveis dados gerados por meio de texto, imagens ou voz. A partir disso, elas processam a linguagem imputada e executam tarefas bastante complexas sem qualquer ajuda humana.

A diferença entre Deep Learning e Machine Learning

Como explicamos brevemente, o Deep Learning é a parte do Machine Learning que permite às ferramentas desenvolver a capacidade de realizar tarefas complexas de maneira autônoma.

O aprendizado de máquina tem sua origem nos anos 1980, sendo uma das primeiras formas de colocar em prática a recém surgida tecnologia de inteligência artificial.

Ele é, por definição, uma ciência que faz com que os computadores realizem ações que não foram programados para fazer, simplesmente pela capacidade de aprender por conta própria com os dados recebidos.

Já o Deep Learning é uma subcategoria do Machine Learning, um algoritmo mais sofisticado que foi desenvolvido a partir das redes neurais.

Indo além dos primeiros algoritmos de aprendizado de máquina, o Deep Learning surgiu a partir de 2010, sendo capaz de utilizar big data para funcionar como se tivesse uma mente própria.

Mão robótica e mão humana encostando os dedos indicadores com uma lâmpada ao fundo.

Exemplos de uso do Deep Learning e Machine Learning

Há uma série de tecnologias que utilizam os algoritmos de deep learning e machine learning para melhorar a experiência do cliente e, em alguns casos, até mesmo existir.

É o caso, por exemplo dos assistentes virtuais, como:

Siri;
Alexa;
Cortana;
Google Assistente.

Essa tecnologia não seria viável sem a existência do Deep Learning, que possibilita às ferramentas reconhecer as entradas de voz humanas, processar esses dados e oferecer respostas adequadas às solicitações.

Outro recurso valioso que foi viabilizado pelo machine learning e aprimorado pelo deep learning são os tradutores online, como o Google Translate.

Ele possibilitou aprimorar as traduções automáticas para oferecer resultados mais precisos, interpretando textos e até mesmo imagens como um todo, não só termo por termo.

Por fim, os populares chatbots – sejam os de WhatsApp ou ferramentas como ChatGPT e Google Bard – só existem porque o Deep Learning possibilita captar entradas de texto, voz e imagem e responder de acordo.

A inteligência artificial já é realidade!

As inteligências artificiais chegaram para ficar. Com ChatGPT, Bard, LlaMa e outros recursos no horizonte, há uma verdadeira disputa pelo protagonismo desse mercado emergente.

É por isso que compreender deep learning e machine learning, pilares fundamentais da IA, é uma tarefa importante para profissionais das mais diversas áreas.

E como você pôde aprender, o deep learning é uma evolução do aprendizado de máquina, permitindo que as tecnologias consigam processar dados e produzir respostas “humanas” às solicitações dos usuários.

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