Machine Learning e Deep Learning | Introdução - Comparação - Ninja do Linux
Machine Learning e Deep Learning | Introdução – Comparação
redator julho 25, 2020 Comente! Artigos, Carreira, Programação
O Marchine Learning ou aprendizado de máquina, é o uso de algoritmos para organizar dados, reconhecer padrões e fazer com que computadores possam apender com esses modelos e possam gerar insights inteligente sem necessidade de pré-programação. Marchine Learning pode ser considerada uma área da ciência da computação que permite tornar a inteligência artificial real, esse conceito de IA surgiu há muito tempo, em 1956, ainda faltavam as tecnologias capazes de colocar a teoria em prática, sendo assim, com o passar do tempo e o aprendizado de máquina, os computadores puderam encontrar resposta sem que fossem especificamente programados para procura-las.
Os algoritmos de machine learning aprendem a partir dos dados a eles submetidos, as maquinas são treinadas para apender a executar diferentes tarefas de forma autônoma e ao serem expostas a novos dados, elas de adaptam a partir dos cálculos anteriores, assim os padrões de moldam para oferecer respostas confiáveis, na prática que acontece é que, em vez de programar regras em um computador e esperar o resultado, com o machine learning, a máquina aprenderá essas regras sozinha.
Deep Learning ou aprendizagem profunda, é uma parte do aprendizado de máquina que, por meio de algoritmos de alto nível imita a rede neural do cérebro humano, mas para chegar a esse nível de aprendizagem profunda mais avançado, o princípio das redes neurais artificiais foi desenvolvido para suportar camadas discretas, conexões e direções de propagação de dados, sendo assim, os dados são submetidos a várias camadas de processamento não lineares que simulam a forma dos neurônios pesarem.
Pensando de uma forma mais simples, podemos dizer que o Deep learning são esses algoritmos complexos contruidos a partir de um empilhamento de diversas camadas de neurônios, sendo alimentados por quantidades imensas de dados, que são capazes de reconhecer imagens e fala, processar a linguagem natural e aprender fazer tarefas extremamente avançadas sem interface humana. Mas a principal aplicação dos algoritmos de Deep Learning são as tarefas de classificação em especial de reconhecimento de imagens.
Algoritmo embora muitas pessoas pratiquem, mas elas não sabem, algoritmo é simplesmente uma "receita" que usamos para executarmos uma tarefa ou resolver algum problema.
Comparando Machine Learing e Deep Learing.
É uma ciência que faz com que os computadores realizam ações sem precisarem ser programados.
Machine learning funciona, assim, os algoritmos são abastecidos com dados e então aprendem sozinho para fazer predições e orientar decisões a partir de modelos.
O surgimento veio nos anos 80, como a primeira forma de colocar em prática os conceitos da inteligência artificial.
É um algoritmo mais sofisticado, construído a partir dos princípios das redes neurais.
É capaz de suportar e trabalhar com big data e funciona como uma mente própria através de sobreposição de camada que não são lineares para o processamento de dados.
Foi desenvolvido em 2010 com surgimento de computadores sofisticados e poderosos, e o aumento dos dados acessíveis, tornando possível os avanços de aprendizado de máquina.
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