Inteligência Artificial (IA) é prevalente em tudo, desde a correção automática até recomendações musicais, do monstro de Frankenstein aos replicantes e robôs paranóicos. Formalizada na década de 1950, a IA deixou de ser apenas ficção especulativa e é uma parte inescapável da nossa vida cotidiana.
Nos últimos anos, houve um aumento significativo no número de projetos de software que utilizam Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina. Embora frequentemente usados como sinônimos, Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (ML) não são a mesma coisa. Pense em IA como inteligência e ML como conhecimento.
A diferença entre inteligência artificial e aprendizado de máquina
Inteligência Artificial descreve a capacidade das máquinas de realizar tarefas tipicamente associadas à atividade e à inteligência humanas: raciocínio, aprendizagem, processamento de linguagem natural, percepção, etc. Qualquer atividade "inteligente" realizada por uma máquina se enquadra na IA. Inteligência Artificial é a capacidade de uma máquina de imitar o comportamento humano inteligente.
Aprendizado de Máquina é um subconjunto da IA. ML é um conjunto de algoritmos desenvolvidos para alcançar a IA: esses algoritmos exigem a capacidade de aprender com dados, modificar-se quando expostos a mais dados e são capazes de atingir um objetivo sem serem explicitamente programados.
Aprendizagem supervisionada vs. não supervisionada
As tarefas de ML são frequentemente classificadas em duas categorias principais: Aprendizado Supervisionado e Aprendizado Não Supervisionado. Muitas vezes, você precisa de ambas para analisar e extrair valor adequadamente de grandes conjuntos de dados.
Um algoritmo de Aprendizado Supervisionado infere um modelo de previsão a partir de um conjunto de treinamento: um algoritmo que pode mapear uma conclusão com base no caminho típico da entrada à saída. O objetivo do aprendizado supervisionado é que, quando você tem novos dados (entrada), seja capaz de prever (com precisão) a saída desses dados.
Uma tarefa simples de classificação de dados, por exemplo, pode ser abordada com um algoritmo de aprendizado supervisionado se começar com dados suficientes – o tipo x de dado se enquadra na categoria z. Ao adicionar novos dados, esse algoritmo será capaz de identificar que [x] tipo de dado, com base em [y] identificadores, pode ser classificado na categoria [z]. Algoritmos de aprendizado supervisionado geralmente requerem assistência humana para rótulo os dados.
Um algoritmo de Aprendizado Não Supervisionado, por outro lado, tenta encontrar semelhanças nos dados (sem qualquer rotulagem humana dos dados) para obter insights. Dado um conjunto de arquivos, um algoritmo não supervisionado pode agrupar os dados em subgrupos com base nas características, conteúdo ou metadados dos documentos.
O agrupamento, por exemplo, é um tipo de algoritmo de aprendizado não supervisionado: algoritmos de agrupamento examinam os dados para descobrir e identificar agrupamentos naturais que indicam que são do mesmo tipo de dados — o que pode significar tipos específicos de informações pessoais, formatos que normalmente contêm informações pessoais e muito mais.
Aprendizado profundo
Deep Learning é um conjunto de algoritmos que visa executar tarefas de aprendizado de máquina supervisionadas e não supervisionadas. Esses algoritmos são modelados com base na maneira como humanos processam dados e reconhecem padrões. É mais uma camada de classificação e agrupamento para ajudar a dar sentido a dados independentes e não rotulados.
O aprendizado profundo traz outro nível de sofisticação ao mapeamento e à análise de grandes conjuntos de dados. Ele traz uma arquitetura em camadas para melhor abordar desafios complexos de dados, como processar linguagem natural, dar sentido a big data e processar conjuntos de dados diversos e não estruturados.
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