A inteligência Artificial (IA) tem sido parte da nossa imaginação há muitos anos já que está em muitas obras de ficção cientifica. Mas você sabe o que realmente é a IA? E qual a diferença entre IA, Machine Learning e Deep Learning?
Você primeiro precisa entender IA para conseguir entender todo o resto, e IA basicamente Inclui a programação de computadores para determinados traços, tais como conhecimento, raciocínio, solução de problemas, percepção, aprendizagem, planejamento, capacidade de manipular e mover objetos. Ou seja, uma máquina programada para utilizar a inteligência artificial tem a capacidade de decidir entre opções pré-estabelecidas, qual é a melhor. Isso é feito com base em bancos de dados que são constantemente abastecidos por novas informações pelo próprio sistema.
Já Machine Learning(Aprendizagem de Máquina), é na maneira mais básica a prática de usar algoritmos para coletar dados, aprender com eles, e então fazer uma determinação ou predição sobre alguma coisa no mundo. Então ao invés de implementar as rotinas de software na mão, com um set específico de instruções para completar uma tarefa em particular, a máquina é “treinada” usando uma quantidade grande de dados e algoritmos que dão e ela a habilidade de aprender como executar a tarefa.
Conforme as coisas foram evoluindo, uma das melhores áreas de aplicação para machine learning por muitos anos foi a de visão computacional, apesar de ainda requerer muito trabalho manual para completar uma tarefa. Um exemplo, é um classificador para reconhecer as letras “P-A-R-E” em uma placa.
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Tudo muito legal, mas ainda nada que seja surpreendente. Especialmente em um dia com neblina quando a placa não é perfeitamente visível, ou se uma árvore tapa metade dela. Há uma razão pela qual visão computacional e detecção de imagens não chegava nem perto de rivalizar com humanos até muito recentemente, ela era muito propensa a erros.
Já Aprendizagem Profunda ou Deep Learning, é uma sub-área da Aprendizagem de Máquina, que emprega algoritmos para processar dados e imitar o processamento feito pelo cérebro humano.
A aprendizagem profunda é responsável por avanços recentes em visão computacional, reconhecimento de fala, processamento de linguagem natural e reconhecimento de áudio.
A extração de recursos é outro aspecto da Aprendizagem Profunda. A extração de recursos usa um algoritmo para construir automaticamente “recursos” significativos dos dados para fins de treinamento, aprendizado e compreensão. Normalmente, o Cientista de Dados, ou Engenheiro de IA, é responsável pela extração de recursos.
Consequentemente, o interesse em aprendizagem profunda tem disparado, com cobertura constante na mídia popular. A pesquisa de aprendizagem profunda agora aparece rotineiramente em revistas como Science, Nature, Nature Methods e Forbes apenas para citar alguns.
E aí gostou? E tem mais, a Deep Learning já diagnosticou câncer de pele e autismo, aprendeu a dirigir um carro, tornou-se um falsificador de arte e pode até alucinar imagens fotorrealistas.
Se você quiser saber mais, dê uma olhada nos links em que tirei todas as informações contidas no post. São eles: Deep Learning Book, Data Science Brigade e Transformação Digital
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