Inteligência artificial, machine learning e deep learning: há diferença?

O que é machine learning? 

Machine learning  é um subconjunto da IA. Ele é um programa que consegue não só aprender por conta própria, sem precisar da inferência humana, como aprimorar seu desempenho com a experiência. 

Para entender melhor a diferença entre inteligência artificial, machine learning e deep learning, podemos dizer que o machine learning atue como um motor para o IA. Também podemos descrevê-lo como uma técnica que permite a aplicabilidade dessa tecnologia, que usa alguns de seus conceitos, como o big data. 

Esse tipo de tecnologia consegue se desenvolver desse modo pois possui um elevado poder de processamento de dados. Ao utilizar algoritmos complexos, ele consegue realizar uma intensa coleta de dados, interpretá-los e tomar decisões, executando tarefas de modo automatizado e automático.

O potencial de uma empresa apresentar bons resultados utilizando o machine learning é grande. O contrário também é verdade, ou seja, as companhias podem perder oportunidades, tempo e dinheiro se não abraçarem sua proposta em seu plano de negócios. 

Foi o que revelou o Relatório do Data Dilema. Segundo ele, 12,5% do tempo de uma equipe é perdido em coleta de dados. Esse percentual equivale a cinco horas semana. 

Uma pesquisa da Refinitiv feita com cientistas de dados e executivos de nível C mostrou que as principais razões para adotar o ML são:

• aumento da produtividade e velocidade dos processos (para 48% deles);
• redução de custos (para 50%);
• mais qualidade na coleta de informações (para 60%).

O MYSQL também divulgou insights valiosos sobre o tema. De acordo com a pesquisa feita com empresas:

• 65% das que planejam adotar o machine learning,  afirmaram que a tecnologia ajuda as empresas na tomada de decisões;
• 74% delas consideram o ML e a IA um divisor de águas, indicando que o uso de ambos tem o potencial de transformar seu trabalho e a indústria.

3 exemplos de machine learning importantes para conhecer 

Reconhecimento facial 

Para reconhecer a estrutura de todos os pontos do rosto,  a tecnologia de reconhecimento facial utiliza algoritmos específicos do machine learning. 

Um artigo publicado na PR Newswire mostrou que o CaliBurger, uma rede famosa de restaurantes nos Estados Unidos,  melhorou o seu programa de fidelidade ao utilizar o ML do reconhecimento facial. 

Para tanto, instalou um software em diversos pontos de pedido e, assim, reconheceu as pessoas registradas no sistema, conferiu seus históricos e, com base em suas refeições mais pedidas, fez sugestões em poucos segundos. 

Segundo John Miller, CEO do Kali Group, essa tecnologia poderá ser estendida em um futuro próximo, permitindo que os clientes substituam os pagamentos tradicionais pelo reconhecimento fácil. 

De acordo com ele, isso permitirá que a empresa ofereça uma experiência ainda mais personalizada para seus consumidores e, assim, torná-los ainda mais leais à marca. 

Recomendações de séries 

A Netflix economizou 1 bilhão de dólares ao adotar o machine learning e, assim, recomendar programas e séries de TV de modo personalizado para seus assinantes. 

Porém, isso não aconteceu de uma hora para outra. A empresa de streaming desde 2006 realizou uma série de experiências com dados e algoritmos para melhorar a experiência de seus clientes. 

Anos depois, atingiu seu ponto mais alto. As recomendações da Netflix são tão precisas, que acredita-se que 80% do conteúdo consumido na plataforma provenha de suas recomendações. 

Suporte ao cliente 

No atendimento ao cliente, os assistentes virtuais e o autoatendimento são dois exemplos  de machine learning bastante conhecidos do setor. 

Eles impactam positivamente em vários cenários, como:

• na experiência do cliente: uma vez que a tornam mais ágil e permitem o contato a qualquer hora do dia, todos os dias da semana. Sem falar que, em casos mais complexos, tem a capacidade de transferir a interação para um agente humano. No caso da solicitação acontecer fora do período comercial, consegue informar o cliente que a empresa irá entrar em contato; 
• na experiência dos agentes: boas plataformas de atendimento conseguem reunir em um só ambiente todo o histórico dos clientes, o que ajuda muito os atendentes não só em relação ao acesso, mas também para compreender o contexto do cliente. Desse modo, ao mesmo tempo que seu trabalho ganha em termos de produtividade, ele também reflete na experiência do consumidor, uma vez que ele é atendido com mais agilidade e eficiência. 

“O machine learning conduz nossos algoritmos para previsão de demanda, classificação de pesquisa de produto, recomendações de produtos e negócios, colocações de merchandising, detecção de fraude, etc. Embora menos visível, grande parte do impacto do ML será desse tipo – melhorando de maneira silenciosa, mas significativa, as operações principais. ” – Jeff Bezos

Deep learning: o que é?

O deep learning é o método mais evoluído da inteligência artificial. Ele se baseia em uma tecnologia chamada redes neurais, que simula o comportamento do cérebro humano em um nível extremamente avançado. 

As redes do deep learning atuam como camadas em cadeia que, de modo hierarquizado, consegue analisar, por meio de um complexo processamento de dados, informações mais específicas e complexas. 

Para entender melhor a diferença entre inteligência artificial, machine learning e deep learning, basta pensar que enquanto o machine learning é uma subárea da inteligência artificial, o deep learning é um subgrupo do ML. 

Segundo levantamento do Reportlinker, o valor projetado para o mercado global de deep learning até 2027 supera os 44 bilhões de dólares. 

2 exemplos de deep learning e suas funções 

Identificação de fraudes

Ao utilizar algoritmos complexos em processos, alguns sistemas financeiros conseguem identificar padrões suspeitos de comportamento e, assim, bloquear e prevenir ações de fraudadores em potencial

Análise de sentimento 

Muitas agências e empresas que trabalham com anúncios e ações publicitárias usam o deep learning em seus processos para identificar a percepção e o sentimento de seus clientes após visualizarem o seu conteúdo. Desse modo, conseguem não só compreender o que seus consumidores querem, como adotar estratégias em direção a isso. 

Afinal, qual a diferença entre inteligência artificial, machine learning e deep learning?

As três tecnologias estão relacionadas e são complementares, mas não são a mesma coisa. 

A inteligência artificial pode ser definida com a capacidade das máquinas de pensarem e de replicarem o comportamento humano. Já o machine learning é a forma, ou seja, o software que permite que a inteligência artificial seja aplicada. Em contrapartida, o deep learning representa o s parâmetros dos algoritmos que viabilizam o treinamento do machine learning. 

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