A adoção da inteligência artificial (IA) tem se crescido significativamente nos ambientes industrial e corporativo. Não é de hoje que o mercado ouve falar sobre a expansão de investimentos em machine learning e deep learning para transformar a produtividade das empresas e trazer avanços notáveis para a tecnologia de diversos setores.
Uma pesquisa da McKinsey, divulgada pela CNN Brasil, indicou que, em 2024, 72% das empresas mundialmente já utilizavam alguma forma de IA, um aumento significativo em relação aos 55% registrados em 2023. Ao explorar aplicações práticas desses modelos, as empresas conseguem automatizar processos, tomar decisões baseadas em dados e ganhar vantagem competitiva.
Com os avanços tecnológicos e estudos ainda mais aprofundados sobre machine learning e deep learning, a última década vem sendo marcada pela ascensão de redes ainda mais interessantes. Mas o que elas têm em comum e como elas podem atuar positivamente no dia a dia das empresas, como um recurso indispensável para a produtividade?
O que é Machine Learning?
Conhecido por ser uma área da inteligência artificial, o machine learning é uma metodologia que ensina computadores a aprenderem com dados, sem precisar de programação direta para cada uma das tarefas de uma empresa. Um modelo de machine learning consegue analisar milhares de dados de um processo industrial e reconhecer padrões por conta própria, por exemplo.
Estes aprendizados são feitos por meio de algoritmos, que são conhecidos como regressão, clustering, aprendizado por esforço e classificação. Saiba mais sobre eles:
- Regressão: modelo que tenta prever ou gerar probabilidades, com base em números ou comportamentos, a partir de uma base de dados.
- Clustering: modelo que separa dados por semelhança, sem saber os grupos certos.
- Aprendizado por esforço: aqui a máquina aprende com a tentativa e o erro.
- Classificação: nesse modelo, a máquina é treinada para escolher categorias.
Geralmente, o machine learning é mais fácil de interpretar e requer engenharia de características, ou seja, o programador precisa decidir quais dados são realmente relevantes. Essa é uma das diferenças entre machine learning e deep learning.
Deep learning: o próximo nível do aprendizado de máquina
Assim como toda tecnologia tem sua evolução, o deep learning é a evolução do machine learning e pode ser utilizada em reconhecimento de imagens, processamento de linguagens naturais – como a tradução automática – carros autônomos ou reconhecimento de voz.
O deep learning não precisa de muita engenharia de características, mas requer um grande volume de dados e poder computacional alto, como as GPUs, por exemplo. Além disso, tem o poder de modelar relações muito complexas e também é mais difícil de ser interpretada – essas são mais algumas diferenças entre machine learning e deep learning.
A ideia de deep learning surgiu há várias décadas, mas só ganhou destaque nos últimos anos graças ao aumento da capacidade computacional e da disponibilidade de grandes volumes de dados.
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Machine Learning e deep learning: as diferenças na prática
Embora o machine learning (ML) e o deep learning (DL) sejam ramos da inteligência artificial, suas aplicações práticas podem ter impactos distintos no ambiente corporativo e industrial.
Vamos explorar as principais diferenças entre esses dois modelos e entender como eles impactam diretamente a produtividade e eficiência das empresas.
1. Complexidade e escalabilidade
O machine learning se destaca por sua capacidade de aprender e melhorar com o tempo, baseando-se em dados estruturados. Ela é eficaz para tarefas relativamente simples, como a previsão de vendas ou a segmentação de clientes, onde as relações entre os dados são claras e bem definidas.
O processo de treinamento e implementação de modelos de machine learning é mais direto e exige um volume de dados considerável, mas não chega a ser tão exigente em termos de recursos computacionais.
Por outro lado, o deep learning lida com dados não estruturados e relações complexas. Por exemplo, ele é amplamente utilizado em reconhecimento de imagem e processamento de linguagem natural, como o chatbot do Google Assistente ou em sistemas de reconhecimento facial.
A escalabilidade do deep learning permite que ele possa aprender de forma mais autônoma, tornando-se mais robusto e preciso à medida que o volume de dados cresce, mas também exige maior poder de processamento, como GPUs e infraestrutura de nuvem.
2. Interpretação e transparência dos modelos
Uma das maiores limitações do deep learning é a interpretação do modelo. Modelos baseados em redes neurais profundas, por exemplo, podem ter centenas de camadas, tornando os processos de tomada de decisão mais difíceis de entender.
Embora esses modelos sejam altamente eficazes em tarefas como a tradução automática ou reconhecimento de voz, eles funcionam como “caixas-pretas”, ou seja, não é fácil determinar exatamente como uma decisão foi tomada.
Já os modelos de machine learning, especialmente os mais simples como regressão ou árvores de decisão, oferecem maior transparência e interpretabilidade. Isso os torna ideais para empresas que precisam de decisões explicáveis, especialmente em áreas como finanças, onde a transparência nas decisões de crédito é essencial para a conformidade regulatória.
3. Processamento de dados Estruturados VS Não Estruturados
Outra diferença crucial entre machine learning e deep learning está no tipo de dados que cada um consegue processar eficientemente.
O machine learning é mais eficaz em trabalhar com dados estruturados – ou seja, dados organizados, como planilhas e bancos de dados, onde cada entrada possui uma estrutura bem definida.
Já o deep learning, com sua capacidade de extrair padrões a partir de dados não estruturados, como imagens, vídeos, áudio e texto, é ideal para tarefas complexas como o reconhecimento de fala e visão computacional. É isso que o torna mais adequado para ambientes onde os dados são dinâmicos, multimodais ou de difícil interpretação por modelos tradicionais.
4. Aplicações e casos de uso
O machine learning é amplamente utilizado em diversos setores para resolver problemas de previsibilidade e automação. Aqui estão alguns exemplos práticos de como ela pode ser aplicada:
- Previsão de demanda: analisa dados históricos para prever a demanda de produtos ou serviços.
- Análise de crédito: determina o risco de inadimplência com base no histórico de crédito de clientes.
- Análise de marketing: segmenta clientes e cria campanhas direcionadas com base em dados demográficos e comportamentais.
Por outro lado, o deep learning brilha em cenários em que a complexidade dos dados é muito grande e as relações entre os mesmos não são facilmente compreendidas por modelos tradicionais. Alguns exemplos incluem:
- Carros autônomos: utiliza câmeras e sensores para mapear o ambiente e tomar decisões em tempo real.
- Reconhecimento de voz e tradução automática: facilita a interação com assistentes virtuais, como o Google Assistant.
- Detecção de fraudes: analisa grandes volumes de transações financeiras para identificar comportamentos anômalos e padrões de fraude.
5. Como as empresas podem se beneficiar?
Ambas as tecnologias têm aplicações complementares e podem ser combinadas em muitos casos para resolver problemas complexos.
Por exemplo, uma empresa pode usar machine learning para segmentar sua base de clientes e, em seguida, empregar deep learning para analisar as imagens de seus produtos e garantir que a qualidade atenda aos padrões exigidos.
Com a crescente digitalização dos negócios, empresas que implementam tanto machine learning quanto deep learning têm uma vantagem competitiva significativa, pois podem automatizar processos, melhorar a precisão das previsões e otimizar a experiência do cliente.
A importância da consultoria especializada
Como vimos, é essencial que as empresas compreendam as diferenças entre essas tecnologias e implementem as que melhor atendem aos seus objetivos estratégicos.
A escolha entre machine learning e deep learning vai depender da complexidade dos dados, dos recursos computacionais disponíveis e das necessidades específicas de cada negócio.
Se sua empresa deseja explorar as potencialidades dessas tecnologias para alavancar seus processos e ganhar uma vantagem competitiva, a MOVTI está preparada para oferecer consultoria especializada e soluções personalizadas.
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