Aprendizado de máquina e aprendizado profundo

A Inteligência Artificial é uma das tendências mais populares dos últimos tempos. O aprendizado de máquina e o aprendizado profundo constituem inteligência artificial. O diagrama de Venn mostrado abaixo explica a relação entre aprendizado de máquina e aprendizado profundo -

Aprendizado de Máquina

O aprendizado de máquina é a arte da ciência de fazer com que os computadores funcionem de acordo com os algoritmos projetados e programados. Muitos pesquisadores acreditam que o aprendizado de máquina é a melhor maneira de progredir em direção à IA de nível humano. O aprendizado de máquina inclui os seguintes tipos de padrões

Padrão de aprendizagem supervisionado
Padrão de aprendizagem não supervisionado

Aprendizado Profundo

O aprendizado profundo é um subcampo do aprendizado de máquina, no qual os algoritmos em questão são inspirados na estrutura e na função do cérebro, chamadas de redes neurais artificiais.

Todo o valor hoje em dia do aprendizado profundo é através do aprendizado supervisionado ou aprendizado de dados e algoritmos rotulados.

Cada algoritmo de aprendizado profundo passa pelo mesmo processo. Inclui uma hierarquia de transformação não linear de entrada que pode ser usada para gerar um modelo estatístico como saída.

Considere as seguintes etapas que definem o processo de aprendizado de máquina

Identifica conjuntos de dados relevantes e os prepara para análise.
Escolhe o tipo de algoritmo a usar
Constrói um modelo analítico com base no algoritmo usado.
Treina o modelo em conjuntos de dados de teste, revisando-o conforme necessário.
Executa o modelo para gerar pontuações de teste.

Diferença entre aprendizado de máquina e aprendizado profundo

Nesta seção, aprenderemos sobre a diferença entre aprendizado de máquina e aprendizado profundo.

Quantidade de dados

O aprendizado de máquina funciona com grandes quantidades de dados. É útil também para pequenas quantidades de dados. O aprendizado profundo, por outro lado, funciona de maneira eficiente se a quantidade de dados aumentar rapidamente. O diagrama a seguir mostra o funcionamento do aprendizado de máquina e do aprendizado profundo com a quantidade de dados -

Dependências de Hardware

Os algoritmos de aprendizado profundo são projetados para depender muito de máquinas de última geração, ao contrário dos algoritmos de aprendizado de máquina tradicionais. Algoritmos de aprendizado profundo executam várias operações de multiplicação de matrizes, que requerem uma grande quantidade de suporte de hardware.

Engenharia de Recursos

A engenharia de recursos é o processo de colocar conhecimento de domínio em recursos especificados para reduzir a complexidade dos dados e criar padrões visíveis para os algoritmos de aprendizagem em que funciona.

Exemplo - os padrões de aprendizado de máquina tradicionais se concentram em pixels e outros atributos necessários para o processo de engenharia de recursos. Algoritmos de aprendizado profundo focam em recursos de alto nível de dados. Ele reduz a tarefa de desenvolver um novo extrator de recursos para cada novo problema.

Abordagem de resolução de problemas

Os algoritmos de aprendizado de máquina tradicionais seguem um procedimento padrão para resolver o problema. Ele divide o problema em partes, resolve cada uma delas e as combina para obter o resultado desejado. O aprendizado profundo se concentra em resolver o problema de ponta a ponta, em vez de dividi-los em divisões.

Tempo de execução

O tempo de execução é a quantidade de tempo necessária para treinar um algoritmo. O aprendizado profundo requer muito tempo para treinar, pois inclui muitos parâmetros que levam mais tempo do que o normal. O algoritmo de aprendizado de máquina, comparativamente, requer menos tempo de execução.

Interpretabilidade

A interpretabilidade é o principal fator para comparação de algoritmos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo. A principal razão é que o aprendizado profundo ainda é levado em consideração antes de seu uso na indústria.

Aplicações de aprendizado de máquina e aprendizado profundo

Nesta seção, aprenderemos sobre as diferentes aplicações de Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo.

Visão computacional que é utilizada para reconhecimento facial e marcação de atendimento por meio de impressões digitais ou identificação do veículo por placa.
Recuperação de informações de mecanismos de pesquisa, como pesquisa de texto para pesquisa de imagens.
Marketing de email automatizado com identificação de alvo especificada.
Diagnóstico médico de tumores cancerígenos ou identificação de anomalias de alguma doença crônica.
Processamento de linguagem natural para aplicativos como marcação de fotos. O melhor exemplo para explicar esse cenário é usado no Facebook.
Publicidade on-line.

Tendências futuras

Com a tendência crescente de uso de ciência de dados e aprendizado de máquina no setor, será importante para cada organização inculcar o aprendizado de máquina em seus negócios.
O aprendizado profundo está ganhando mais importância do que o aprendizado de máquina. O aprendizado profundo está provando ser uma das melhores técnicas em performance de última geração.
O aprendizado de máquina e o aprendizado profundo serão benéficos no campo acadêmico e de pesquisa.

Conclusão

Neste artigo, tivemos uma visão geral do aprendizado de máquina e do aprendizado profundo com ilustrações e diferenças também com foco nas tendências futuras. Muitos dos aplicativos de IA utilizam algoritmos de aprendizado de máquina principalmente para conduzir o autoatendimento, aumentar a produtividade do agente e os fluxos de trabalho mais confiáveis. O aprendizado de máquina e os algoritmos de aprendizado profundo incluem uma perspectiva interessante para muitas empresas e líderes do setor.