Michael Campos

Deep Learning, Inteligência Artificial e Machine Learning: saiba qual a diferença e como usar

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    Quanto mais avançam as tecnologias, mais difícil se torna o processo de compreendê-las, como saber sobre as diferenças entre Deep Learning, Inteligência Artificial e Machine Learning, conceitos cada vez mais presentes em diferentes ramos comerciais.

    A presença dessas e de outras concepções tecnológicas não está restrita ao mercado tecnológico, pois quanto maior for o avanço dessas técnicas otimizadas, maior também será a sua adoção pela sociedade, e por sequência a isso, aos comércios ali atuantes.

    Se antes o acesso à internet era algo limitado, diante o alto preço dos dispositivos de computador, assim como o próprio cabeamento de internet, realizado por poucas empresas de tecnologia, atualmente a situação é bem diferente.

    Hoje um indivíduo pode acessar o mundo digital por um aparelho que cabe no seu bolso, podendo pesquisar sobre a melhor assessoria contábil para abertura de empresa da região, sem a necessidade de fazer uma consulta manual às listas telefônicas, por exemplo.

    E se para o público final as atualizações acerca do uso da internet e dos avanços da tecnologia chegam com bastante frequência, para o mercado comercial essa relação é ainda maior, independente da área de produtos ou serviços com o qual atua.

    Como uma empresa de celulares, que trabalha com novas tecnologias de produção, mas também para uma simples floricultura, que usa da tecnologia para melhor se comunicar com os seus compradores, além de analisar o seu estoque de flores e plantas.

    Todos esses avanços são derivados das novas aplicações tecnológicas que surgem no mercado, sendo utilizados por negócios de diferentes áreas e finalidades, tais como:

    • Serviços financeiros;
    • Entidades governamentais;
    • Operadores do ramo de saúde;
    • Setor de transporte;
    • Marketing e vendas.

    O que todos esses mercados possuem em comum, além do objetivo em atender aos anseios do seu público, está no uso de diferentes estratégias de tecnologia, como os conceitos de Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning.

    É imprescindível, no entanto, compreender as funções e diferenças de cada uma dessas concepções tecnológicas, para que a instalação de um software de gerenciamento para ativos, por exemplo, tenha o  resultado almejado pela companhia que o adquiriu.

    Tendo foco nesses 3 conceitos, é importante então saber diferenciá-los, e compreender as particularidades de cada um, sobre como eles podem otimizar as atividades realizadas no campo interno da sua empresa, eliminando qualquer dúvida sobre seu funcionamento.

     

    Inteligência artificial

    O conceito de inteligência artificial é popularmente conhecido pela sigla AI (do inglês Artificial Intelligence), simbolizando a intelectualidade das máquinas, nos quais diferentes processos podem ser realizados por esses instrumentos, sem a atuação humana.

    A ideia de uma máquina que pensa pode até parecer um conceito de filme de ficção científica, como o próprio AI – Inteligência Artificial (2001) de Steven Spielberg, mas é uma noção cada vez mais aplicada a diferentes equipamentos, em distintos setores.

    Esse modelo pode ser usado, por exemplo, por uma loja do setor de compras de varejo, a partir do uso de um software para gestão de logistica e frete, que irá identificar as melhores práticas para se realizar esse serviço, além de outras atividades.

    Atendimento automatizado

    O maior contato do consumidor final com esse tipo de inteligência acontece por meio dos serviços de atendimento, no qual o contato entre o homem e a máquina é cada vez mais facilitado, com empresas que hoje automatizam quase que por completo esse serviço.

    Tal conceito também está disponível nas redes sociais, por meio de bots de atendimento. Uma espécie de programa de computador no qual uma série de respostas são armazenadas, direcionando para o público de acordo com as necessidades apresentadas.

    Assistente pessoais

    Outro exemplo comum da aplicação dos conceitos de AI ao cotidiano do ser humano é através dos assistentes virtuais, agindo com uma função similar aos papel dos robôs assistentes vistos em filmes e seriados futuristas.

    O foco não são as máquinas automáticas, como aspiradores de pó inteligentes, mas sim os assistentes que atuam por meio de uma interface com o público.

    Esses programas, acessados por meio de dispositivos próprios, ou até mesmo pelo celular, atuam tocando a música escolhida pelo usuário, ou recomendando uma empresa de brindes personalizados, caso ele se mostre interessado no assunto.

    Análise de dados

    As máquinas integradas a uma inteligência artificial também contam com  conceitos de análise e monitoramento de dados, o que facilita a atuação de empresas do ramo comercial, que precisam contar com um controle preciso da entrada e saída de ativos financeiros.

    Tais conceitos podem ser empregados tanto em máquinas, como em conceitos menores, como uma planilha virtual, sendo serviços otimizados pelo próprio aprendizado da máquina, o que leva a outra conceituação do ramo tecnológico.

     

    Machine learning

    O machine learning é um conceito ligado às inteligências artificiais, atuando com o método de aprendizado que esses programas tecnológicos apresentam, podendo ser resumido à maneira a qual os robôs aprendem, de acordo com a sua capacidade.

    Além disso, esse sistema de aprendizado é realizado através dos dados disponíveis em seu sistema, assim como a forma com o qual os usuários atuam e reagem em relação aos cenários apresentados por essas máquinas, tendo um impacto maior na internet.

    Sistema de recomendação

    Um exemplo simples do uso machine learning no meio comercial, é através do sistema de recomendações nos ambientes das lojas virtuais. Algo comum de ser visto quando alguém compra um produto, e logo a seguir é apresentado a mercadorias similares.

    Essa ação é possível graças a um sistema de gestão integrada, que permite às plataformas digitais estudarem as atividades de consumo de todos os seus clientes, podendo recomendar produtos similares para compradores futuros.

    Por isso, o mesmo vale para a indicação de outros serviços de conteúdos, levando em conta a atuação dos usuários em uma rede social, consumindo e compartilhando matérias relacionadas a um assunto em específico.

    Relatórios mais precisos

    Esse estudo do público só pode ser conquistado por meio de uma análise aprimorada dos dados coletados por esses programas de automação. Sendo assim, o processo de machine learning age com a  confecção de relatórios cada vez mais complexos.

    E quanto melhor for o conhecimento sobre o seu público, melhor poderá ser o processo de decisão sobre as melhores estratégias de comunicação com essa audiência, como por meio dos chatbots humanizados, no setor de atendimento ao cliente.

    Para entidades bancárias, esse estudo permite que a oferta de credito para construir e reformar um negócio seja apresentada para clientes que apresentam uma maior responsabilidade fiscal, de acordo com o seu histórico de pagamentos.

     

    Deep learning

    Também relacionado ao conceito de inteligência artificial, o deep learning pode ser entendido como uma modalidade mais específica do machine learning, funcionando por meio de um sistema de análise muito específico.

    Dessa forma, o deep learning trabalha com uma camada mais profunda da rede de algoritmos de um programa, atuando junto ao conceito de Big Data, relacionado a uma coleta em grande escala dos dados disponíveis dos usuários na internet.

    Por meio desse estudo, essa concepção pode atuar na otimização de alguns serviços, como na tradução de documentos, facilitando um trabalho de tradução juramentada, no qual um valor legal é dado a um documento adaptado de outro idioma.

    Outros serviços apresentados pela inclusão do deep learning ao meios tecnológicos são:

    Automação dos setores

    Se antes a ideia de carro que dirigia sozinho parecia coisa de contos de ficção científica, atualmente esse conceito já está sendo trabalhado por diferentes empresas de transporte acerca dos seus automóveis utilizados.

    Pensando em um exemplo de menor escala, podemos lembrar do uso das cancelas eletrônicas, que substituem aos poucos a atuação dos funcionários especializados nessa atividade de liberação de entrada para pedestres e veículos.

    Detecção de fraudes

    A prática de deep learning também pode ser aplicada ao setor de segurança, aprimorando os dispositivos eletrônicos utilizados nesse tipo de serviço, como por meio do reconhecimento facial, através de um estudo das informações presentes no sistema.

    Tal tecnologia também pode ser usada na elaboração e averiguação de importantes documentos, como laudo de periculosidade, necessário para a construção de prédios ou para a realização de um evento de grande público, garantindo assim a segurança de todos.

    O avanço das tecnologias faz com que diversos mercados precisem atualizar os seus métodos com a mesma frequência de atualização, conseguindo apresentar ao público um sistema ideal para a resolução das suas necessidades atuais.

    E para que isso aconteça de forma constante, mantendo o seu negócio como um forte competidor no mercado, é preciso estar sempre atento a essas transformações do setor tecnológico, e seus impactos aos mais diferentes ramos.

    Portanto, estudar o mercado em que você atua e as técnicas e estratégias que podem ser aplicadas a ele é uma atividade essencial para qualquer empreendedor, pois assim como o seu público se transforma, o mercado em que ele se encontra se adapta a isso.

     

    Esse texto foi originalmente desenvolvido pela equipe do blog Guia de Investimento, onde você pode encontrar centenas de conteúdos informativos sobre diversos segmentos.

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