IA, ML, DL e NN… Que tal entender a diferença de uma vez por todas?

Qual a diferença entre esses termos:

- Inteligência Artificial
- Machile Learning
- Deep Learning
- Redes Neurais

…é uma das perguntas mais frequentes que recebo das pessoas que me acompanham no instagram. Então resolvi escrever esse artigo para esclarecer essas definições de uma ver por todas e de uma maneira bem objetiva.

-> Inteligência Artificial = Artificial Intelligence = IA = AI

Campo de estudo da computação que busca meios para fazer com que a máquina tenha capacidade de resolver problemas que normalmente são resolvidos por humanos. Algo entre os seguintes comportamentos: planejar, armazenar, aprender, racionalizar, resolver problemas, ser criativo, etc

Obs. Sempre lembrando que é difícil definir de maneira muito especifica e ter apenas uma definição, pois nós nem mesmo temos real conhecimento a respeito da inteligência humana e muito menos do limite da Inteligência não natural (artificial)

Ex. Carros autônomos, Robótica, Reconhecimento de voz e imagem, Recomendação de conteúdo…

Curiosidade: existe há pelo menos 60 anos

-> Machine Learning, = Aprendizado de Máquina = ML

Primeiramente, Machine Learning é Inteligencia Artificial, mas Inteligencia Artificial não é Machine Learning.

Aprendizado de máquina é uma subárea da IA q busca através de algoritmos fazer com que a máquina faça ações sem ser explicitamente programada. São algoritmos que analisam dados, aprendem com esses dados, extraem padrões e aplicam o que aprenderam para tomar decisões / previsões

Ex de aplicação: Recomendação de conteúdo, detecção de fraude em sistemas financeiros

Ex de algoritmos: Random Forest, Regressão Linear, Regressão logística, Árvores de Decisão, Classificação Naive Bayes, etc

-> Deep Learning = Aprendizagem Profunda = DL

É um subtipo de ML, um sistema de AUTO-ENSINO treinado por muitos conjuntos de dados e uma rede neural com camadas. Se utiliza de camadas de unidade de processamento não lineares para transformação e extração de recursos. Também representa conceitos em várias hierarquias que correspondem a vários níveis de abstração

Ex de aplicação: Detecção de células de câncer, FaceID, tradutor de idiomas

Curiosidade. Só é possível cm uma grande quantidade de dados disponíveis e alto poder de processamento

-> Redes neurais = Neural Network

São modelos matemáticos em algoritmos inspirados no cérebro humano q descrevem a inter conectividade entre unidades básicas computacionais, os chamados “neurônios”

Ex de redes: CNN, GAN, SVM, etc

E aí, ficaram mais claras as diferenças?

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