A Diferença entre IA, Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo

Agora, que você tem uma ideia básica do que é Inteligência Artificial (post anterior do blog), vamos dar um pequeno, mas importante, passo adiante.

Você provavelmente já ouviu pessoas dizerem coisas como:

“Esta empresa está usando IA.”

“Eles treinaram um modelo de aprendizado de máquina.”

“Agora é tudo sobre aprendizado profundo.”

Esses termos costumam ser confundidos, mas não são a mesma coisa. Pense neles como caixas aninhadas ou um conjunto de bonecas russas; uma dentro da outra.

IA (Inteligência Artificial) – A Grande Ideia

Este é o conceito mais amplo. Significa simplesmente máquinas fazendo coisas que normalmente exigem inteligência humana, como entender a linguagem, reconhecer imagens ou tomar decisões.

Exemplo: Um robô que pode jogar xadrez, ajudar em uma cirurgia ou agendar suas reuniões.

Aprendizado de Máquina (ML) – Um Subconjunto da IA

O aprendizado de máquina é uma maneira da IA ​​aprender com dados em vez de ser programada manualmente. Resumindo, você dá exemplos ao sistema e ele aprende padrões sozinho.

Exemplo: Você mostra a uma máquina várias fotos de maçãs e laranjas. Ela aprende a diferenciá-las sem que você precise explicar cada diferença.

Aprendizado Profundo – Um Subconjunto do Aprendizado de Máquina

O aprendizado profundo é um tipo mais avançado de aprendizado de máquina que é inspirado no cérebro humano (mais ou menos!). Ele usa algo chamado "redes neurais artificiais", que são camadas de sistemas matemáticos capazes de lidar com tarefas mais complexas, como reconhecer rostos, traduzir idiomas ou dirigir carros.

Exemplo: Assistentes de voz, como Siri ou Google Assistente, usam aprendizado profundo para entender e responder ao que você diz.

Por que é importante para você?

Quando você ouvir chavões como "ferramenta com tecnologia de IA", "modelo de aprendizado de máquina" ou "mecanismo de aprendizado profundo", agora entenderá onde eles se encaixam. Isso ajuda você a:

• Parecer confiante em conversas ou reuniões

• Fazer as perguntas certas sobre produtos de IA

• Identificar tendências e oportunidades de negócios