Existem muitas palavras-chave: aprendizagem automática, aprendizagem profunda e muito mais. Embora possam parecer semelhantes, na verdade diferem consideravelmente e estamos aqui para definir ambas, falar sobre as suas semelhanças e diferenças e ter a certeza de que serás um especialista até ao final deste artigo.
Mas antes de chegarmos lá, é importante compreender que tanto a aprendizagem automática como a aprendizagem profunda são duas abordagens à inteligência artificial.
O que é a aprendizagem automática?
Vamos lá: qual é a nossa definição de aprendizagem automática? A aprendizagem automática é um termo relativamente amplo que engloba métodos para permitir inteligência artificial usando dados. Os algoritmos de aprendizagem automática enquadram-se geralmente em duas categorias: aprendizagem supervisionada e aprendizagem não supervisionada. Em ambos os casos, são utilizadas grandes quantidades de dados para formar modelos e extrair padrões e relações significativos. Os modelos treinados podem então ser aplicados a novos dados ou tarefas.
A aprendizagem automática engloba vários algoritmos e técnicas, incluindo o conjunto de técnicas a que nos referimos como “aprendizagem profunda”. Para este artigo (e, de facto, é assim que os dois termos são utilizados de forma coloquial), consideraremos a aprendizagem automática e a aprendizagem profunda como duas abordagens diferentes aos modelos de aprendizagem para fazer previsões e/ou decisões com base em dados.
Exemplos reais de aprendizagem automática
A aprendizagem automática é usada com mais frequência do que imaginas! Costumava ser uma competência de nicho, mas com a criação de ferramentas poderosas como PyTorch e TensorFlow, muitos mais programadores e cientistas de dados começaram a usar técnicas de aprendizagem automática nos seus projetos. Eis alguns exemplos de como a aprendizagem automática está a melhorar as nossas vidas:
Deteção de spam: os modelos de aprendizagem automática podem analisar o conteúdo do e-mail para classificar como spam ou não, ajudando-te a filtrar mensagens indesejadas da tua caixa de entrada.
Sistemas de recomendação: estás nas redes sociais? Utilizas alguma aplicação de streaming? Em caso afirmativo, as tuas preferências e o teu comportamento estão a ser utilizados por modelos de aprendizagem automática para te dar melhores recomendações.
Diagnóstico médico: os médicos têm agora acesso a ferramentas que podem incluir sintomas, resultados de testes e imagiologia para ajudar no diagnóstico da doença. Não é fantástico?
Deteção de fraudes: os bancos utilizam modelos de aprendizagem automática para analisar constantemente as contas de utilizador e as transações relativamente a comportamentos invulgares, a fim de evitar fraudes, tais como roubo de identidade ou fraudes de cartões de crédito.
O que é a aprendizagem profunda?
As redes neurais e aprendizagem profunda andam de mãos dadas. A aprendizagem profunda é um subconjunto da aprendizagem automática que utiliza ferramentas chamadas redes neurais artificiais para aprender com os dados. As redes neurais utilizam múltiplas camadas interligadas de neurónios artificiais (continuando a metáfora do cérebro), ou nós, que são formados para sintetizar padrões de nível mais elevado nos dados. A aprendizagem profunda é vista como uma forma mais poderosa de aprendizagem automática, uma vez que pode ser usada para extrair informações significativas de conjuntos de dados maiores e usada para resolver problemas mais complexos, mas os modelos de aprendizagem profunda também requerem um poder computacional e competências significativamente maiores para treinar.
Exemplos reais de aprendizagem profunda
Utilizamos aprendizagem profunda quando o problema é mais complexo e requer mais treino e processamento do que a técnica de aprendizagem automática padrão permitiria. Mas quando dizemos complexo, não queremos dizer engenharia espacial! Mesmo algo que possa ser super fácil para os humanos, como reconhecer formas e objetos, é na verdade uma tarefa extremamente difícil para as máquinas. Vamos considerar um exemplo.
Digamos que estás a treinar uma aprendizagem automática e um modelo de aprendizagem profunda para reconhecer uma casa. Um modelo de aprendizagem automática pode reconhecer estruturas grandes e algo retangulares no chão como sendo casas. Um modelo de aprendizagem profunda, por outro lado, reconheceria estruturas com janelas, portas e um telhado como sendo casas. Se deres a ambos os modelos uma fotografia de uma casa que está invertida, o modelo de aprendizagem automática pode não conseguir deduzir que é uma casa, porque o chão e o céu não estão onde esperava que estivessem, enquanto o algoritmo de aprendizagem profunda veria janelas, portas e telhado e concluiria corretamente que o objeto na fotografia era de facto uma casa.
O que mais podem fazer os modelos de aprendizagem profunda? Eis mais alguns exemplos:
Processamento de linguagem natural: já ouviste falar do ChatGPT? As linguagens são incrivelmente ricas e complexas, mas os modelos de aprendizagem profunda são capazes de consumir e sintetizar linguagem como nenhuma outra técnica que já descobrimos.
Condução autónoma: o futuro chegou! Muitos fabricantes de automóveis (não apenas a Tesla!) estão agora a oferecer software de condução autónoma. Nas condições certas, podes libertar-te do volante e deixar que o carro te leve para onde precisas de ir. Os modelos de condução autónoma só vão ficar melhores e prevemos que todos os carros tenham essa funcionalidade de origem.
Descoberta de medicamentos: a ciência nunca é fácil e as empresas farmacêuticas estão a utilizar modelos de aprendizagem profunda para analisar grandes conjuntos de dados químicos para identificar potenciais candidatos a medicamentos e acelerar o processo de descoberta de medicamentos.
Como me posso tornar um especialista?
Tornar–te um especialista em aprendizagem automática ou aprendizagem profunda requer uma combinação de experiência, conhecimento, curiosidade e competência. Certamente não tens de ter um diploma para seres especialista, mas a formação na forma de um bootcamp ou cursos académicos ajuda-te definitivamente a construir um forte conhecimento para iniciares a tua jornada de aprendizagem. Aqui estão alguns passos que achamos que deves tomar se quiseres tornar-te especialista em aprendizagem automática:
Desenvolver uma base matemática forte: a aprendizagem automática é um ramo da ciência da computação e, como tal, requer uma base matemática forte. Um curso de matemática não é um pré-requisito para aprender sobre a aprendizagem automática, mas deves estar confortável com tópicos como álgebra linear, cálculo, probabilidade e estatísticas. Se ainda não te sente confortável, não te preocupes, podes começar a tua jornada de aprendizagem automática e aprender a teoria à medida que avanças.
Aprende a programar: embora a aprendizagem automática tenha muita teoria, é claramente algo prático e a melhor forma de praticar a aprendizagem automática ou a aprendizagem profunda é com Python. A comunidade de aprendizagem automática utiliza de forma esmagadora Python e bibliotecas como Pandas, scikit-learn, TensorFlow e PyTorch.
Pratica as tuas competências: não há nada mais importante do que praticar. Existem muitos conjuntos de dados gratuitos e disponíveis publicamente com os quais podes praticar técnicas de aprendizagem automática. A experiência prática ajuda-te a aprofundar a tua compreensão e a desenvolver mais competências de resolução de problemas.
Sê ativo na comunidade: para seres considerado um especialista, tens de estar sempre atualizado sobre as últimas tendências e descobertas. Estabelecer uma ligação com profissionais no terreno, participar em eventos do setor e ler artigos académicos são tudo formas de te manteres relevante.
Procura tópicos avançados: depois de teres uma base sólida, podes explorar tópicos avançados, tais como aprendizagem profunda, aprendizagem por reforço, visão computacional ou processamento de linguagem natural. Concentra-te naquilo em que estás interessado.
O que é melhor: Aprendizagem automática vs Aprendizagem profunda
Não podemos dizer qual é melhor ou pior, porque os pontos fortes e fracos relativos de cada abordagem dependem muito do teu conjunto de problemas. Em geral, a aprendizagem automática é uma boa escolha para problemas que podem ser resolvidos com algoritmos relativamente simples, enquanto a aprendizagem profunda é uma boa escolha para problemas que exigem análise mais complexa e podem beneficiar do poder das redes neurais. Vejamos alguns casos em que podes querer usar a aprendizagem automática, mas não a aprendizagem profunda e vice-versa.
A aprendizagem automática é melhor quando...
Tens um pequeno conjunto de dados: algoritmos de aprendizagem automática podem treinar modelos com muito menos dados do que pensarias.
Precisas de interpretar os resultados: os modelos de aprendizagem profunda são muitas vezes caixas negras – se precisares de compreender os resultados do teu modelo, poderá ser melhor com uma abordagem de aprendizagem automática.
Precisas de fazer previsões rapidamente: pode ser muito mais rápido treinar modelos de aprendizagem automática, pois exigem menos dados e menos capacidade de processamento.
A aprendizagem profunda é melhor quando...
Tens um grande conjunto de dados: os algoritmos de aprendizagem profunda requerem grandes quantidades de dados.
Precisas de fazer previsões precisas: não estamos a afirmar que os modelos de aprendizagem automática não são precisos; no entanto, se precisares de uma previsão precisa, pode ser melhor com um modelo de aprendizagem profunda.
Precisas de resolver um problema complexo: alguns algoritmos tradicionais de aprendizagem automática podem ter dificuldades em encontrar padrões em conjuntos de dados complexos. Em vez disso, considera antes um modelo de aprendizagem profunda!
No final, a melhor escolha depende do problema específico que estás a tentar resolver. Se não tiveres a certeza sobre qual é a melhor abordagem para a tua utilização ou o teu caso, seria boa ideia consultar um cientista de dados ou um especialista em aprendizagem automática.
Com tantas inovações num vasto leque de indústrias, a aprendizagem automática é provavelmente o campo mais emocionante da atualidade. Se estás ansioso por estar na vanguarda da inovação, queres desvendar o potencial dos dados e desejas ter um impacto significativo no mundo, então achamos que não há melhor ponto de partida do que te inscreveres num dos bootcamps da Ironhack para ficares a conhecer esta tecnologia. Envolve-te no percurso, aproveita a oportunidade e capacita-te com os conhecimentos necessários para entrar no mundo da aprendizagem automática. Estás à espera de quê?
