Descubra a diferença desses aprendizados de máquina!
Por Pedro Galvão
Machine Learning e Deep Learning são pilares da IA. Embora relacionados, Machine Learning foca em algoritmos e dados, enquanto Deep Learning usa redes neurais complexas.
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Machine Learning usa algoritmos para analisar dados, identificar padrões e aprender com eles, permitindo que máquinas façam previsões ou decisões sem programação explícita.
São quatro tipos principais: aprendizado supervisionado, não supervisionado, semi supervisionado e por reforço, cada um com abordagens específicas para resolver problemas.
Deep Learning é uma subcategoria do Machine Learning que utiliza redes neurais com múltiplas camadas para aprender e resolver problemas, como reconhecimento de fala e imagens.
Deep Learning inclui redes neurais convolucionais (CNNs), recorrentes (RNNs), autoencoders e redes adversariais generativas (GANs), cada uma adequada para diferentes tarefas.
É aplicado em reconhecimento de imagens e vídeos, diagnósticos médicos, análise de dados financeiros e tecnologias como carros autônomos.
Investir em Deep Learning e Machine Learning aumenta a eficiência, permite análise de dados e melhora a produtividade.