Deep Learning vs Machine Learning: Quais as principais diferenças?

O campo da inteligência artificial (IA) tem evoluído rapidamente, e duas de suas áreas mais proeminentes são o deep learning e o machine learning. Embora ambos sejam ramos da IA, suas abordagens, técnicas e aplicações são distintas. O machine learning (ML) é um campo mais amplo que abrange uma variedade de técnicas para permitir que máquinas aprendam a partir de dados, enquanto o deep learning (DL) é uma subárea do ML, focada em redes neurais complexas. Neste artigo, exploraremos as principais diferenças entre essas duas abordagens, suas características e suas aplicações.

Machine Learning: O conceito básico

O machine learning é uma técnica da inteligência artificial que permite que os sistemas aprendam com os dados sem a necessidade de programação explícita para cada tarefa. Em vez de seguir um conjunto fixo de regras, os algoritmos de ML identificam padrões em grandes volumes de dados e fazem previsões ou classificações com base nesses padrões. Existem diferentes tipos de aprendizado de máquina, sendo os mais comuns o supervisionado, não supervisionado e por reforço.

No aprendizado supervisionado, o modelo é treinado com um conjunto de dados rotulado, ou seja, dados em que a resposta correta é fornecida. O modelo aprende a associar as entradas aos rótulos para prever a resposta correta para novas entradas. Por outro lado, no aprendizado não supervisionado, o algoritmo tenta identificar padrões ou agrupamentos nos dados sem rótulos fornecidos. No aprendizado por reforço, o sistema aprende por meio de tentativa e erro, recebendo recompensas ou punições dependendo das suas ações.

Deep Learning: A subárea avançada do Machine Learning

O deep learning é uma subárea do machine learning que utiliza redes neurais artificiais com múltiplas camadas, conhecidas como redes neurais profundas. Essas redes são projetadas para imitar o funcionamento do cérebro humano, com unidades chamadas neurônios conectadas entre si em várias camadas. Cada camada da rede realiza uma transformação dos dados de entrada, com a ideia de que redes mais profundas podem aprender representações mais complexas e abstratas.

O deep learning se destaca por sua capacidade de lidar com grandes volumes de dados não estruturados, como imagens, áudio e texto, sem a necessidade de pré-processamento extenso ou extração manual de características. Isso ocorre devido à capacidade das redes neurais profundas de aprender representações hierárquicas dos dados, o que torna possível a identificação de padrões complexos.

Principais diferenças entre Deep Learning e Machine Learning

Embora o deep learning seja uma subárea do machine learning, existem várias diferenças notáveis entre as duas abordagens. A primeira e mais evidente é a complexidade dos modelos. O machine learning tradicional pode usar uma variedade de algoritmos, como árvores de decisão, máquinas de vetores de suporte (SVM) e k-vizinhos mais próximos (k-NN). Esses algoritmos são geralmente mais simples e podem ser aplicados com menos dados. Já o deep learning utiliza redes neurais profundas, que são mais complexas e requerem um grande poder computacional para treinar.

Outra diferença importante está na quantidade de dados necessários. Modelos tradicionais de machine learning podem funcionar bem com conjuntos de dados menores, enquanto o deep learning se beneficia de grandes volumes de dados para alcançar um desempenho ótimo. Isso ocorre porque, em redes neurais profundas, é necessário fornecer grandes quantidades de dados para permitir que o modelo aprenda de forma eficaz as características mais complexas dos dados.

Além disso, o deep learning é menos dependente de pré-processamento de dados em comparação com o machine learning tradicional. Em técnicas de machine learning, é comum que o engenheiro de dados ou cientista de dados precise realizar uma extração manual de características para transformar os dados em um formato adequado para o modelo. No deep learning, as redes neurais são capazes de aprender essas características de forma automática durante o processo de treinamento, eliminando a necessidade de um trabalho extensivo de pré-processamento.

Desempenho e poder computacional

Uma das maiores vantagens do deep learning é o desempenho superior em tarefas como reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural (PLN) e tradução automática. Redes neurais profundas têm mostrado um desempenho impressionante em competições de visão computacional e reconhecimento de fala, superando algoritmos tradicionais de machine learning. Isso se deve à sua capacidade de aprender representações de alta complexidade e de se adaptar melhor a dados não estruturados.

Contudo, o deep learning exige um poder computacional considerável. O treinamento de redes neurais profundas envolve o uso de unidades de processamento gráfico (GPUs) e hardware especializado, como os TPUs (unidades de processamento tensorial), para lidar com os cálculos intensivos. O tempo de treinamento também pode ser significativamente maior em comparação com os métodos de machine learning tradicionais, o que pode ser uma desvantagem em ambientes com recursos limitados.

Aplicações de Machine Learning e Deep Learning

As duas abordagens, embora compartilhem a ideia de aprendizado a partir de dados, são aplicadas em diferentes cenários. Machine learning é frequentemente utilizado em situações onde os dados são mais estruturados e a complexidade do problema não exige modelos muito complexos. Exemplos incluem análise preditiva, análise de sentimentos, recomendação de produtos e detecção de fraudes. Os algoritmos de ML também são aplicados em sistemas de diagnóstico médico, onde são treinados para prever doenças a partir de dados clínicos.

Por outro lado, o deep learning é mais indicado para problemas que envolvem grandes volumes de dados não estruturados, como reconhecimento de imagem (ex: diagnóstico de câncer a partir de imagens médicas), reconhecimento de fala (ex: assistentes virtuais como a Siri ou Alexa), tradução automática e geração de texto. O deep learning também é utilizado em sistemas de condução autônoma, onde veículos precisam interpretar imagens de câmeras e lidar com dados complexos em tempo real.

Visão do Especialista

A escolha entre deep learning e machine learning depende do problema específico que se busca resolver e da disponibilidade de recursos, como dados e poder computacional. Para problemas mais simples, com dados bem estruturados e um volume menor de dados, os métodos de machine learning tradicional podem ser mais adequados. Esses métodos são menos exigentes em termos de poder computacional e podem fornecer resultados rápidos e eficazes. No entanto, à medida que a complexidade dos dados aumenta e a necessidade de realizar tarefas como reconhecimento de imagens ou processamento de linguagem natural surge, o deep learning se torna a melhor opção devido à sua capacidade de aprender automaticamente a partir de grandes volumes de dados e realizar tarefas mais complexas com precisão superior.

Ambas as tecnologias, deep learning e machine learning, têm se complementado no avanço da inteligência artificial e suas aplicações em várias áreas, como saúde, finanças, educação e automação. A combinação de ambas pode resultar em soluções mais robustas e poderosas, impulsionando ainda mais os avanços tecnológicos.

Fontes:

1. Deep Learning vs. Machine Learning: What's the Difference?. IBM Cloud Blog, 2021.
2. Machine Learning: A Probabilistic Perspective. Kevin P. Murphy, 2012.
3. Deep Learning. Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, 2016.