Artificial Intelligence, Machine Learning e Deep Learning: quais são as diferenças?

A Artificial Intelligence, o Machine Learning e o Deep Learning estão de alguma forma interconectados e lidam com grandes volumes de dados. Podemos dizer que a Artificial Intelligence é a disciplina básica, e o Machine Learning e o Deep Learning são as técnicas, ou melhor, os modelos, que permitem a sua aplicação.

A era do Big Data e das tecnologias modernas acostumaram as empresas a coletarem, analisarem e usarem uma grande quantidade de dados, dando espaço ao longo do tempo para o nascimento de uma nova disciplina, a Ciência de Dados. A ciência de dados se concentra principalmente na identificação de modelos que ajudam as empresas a aumentarem seus lucros e melhorarem a produtividade.

Para que os dados coletados sejam processados por cientistas de dados e usados para o treinamento de modelos ML ou DL, é necessário realizar algumas etapas básicas: descoberta de dados, preparação, planejamento, construção, comunicação de resultados, operaçãoà.

As tipologias de Artificial Intelligence

Premissa necessária: é essencial que as empresas olhem para a Artificial Intelligence através das lentes das capacidades com relação aos seus objetivos e não das próprias tecnologias. Na verdade, a IA pode oferecer suporte a três necessidades principais de negócios:

1. Automação dos processos de negócios
2. Coleta e análise de dados
3. Interação com clientes ou funcionário

1. Artificial Intelligence para automação comercial

Hoje em dia, a maioria das tarefas administrativas e financeiras de back-office podem ser facilmente automatizadas graças às soluções de automação de processos robóticos (RPA). O RPA pode, por exemplo, simplificar os seguintes processos:

• Classificação automática e atribuição de e-mails e pecs com relação às estruturas responsáveis (por exemplo: gestão de reclamações)
  
• Bloqueio de caixas eletrônicos ou cartões de crédito perdidos
• Extração de provisões, interpretação de contratos e outros documentos legais com o uso do Processamento de Linguagem Natural (PNL)

2. Artificial Intelligence para coleta e análise de dados

Um número significativo de médias e grandes empresas hoje já usa algoritmos baseados em IA (para ser mais preciso, modelos de Aprendizado de Máquina ou Machine Learning) para detectar e interpretar padrões, obtendo:

• Previsão de aquisições subsequentes
  
• Identificação de fraude de cartão de pagamento
• Análise de dados de garantia
• Automação de segmentação

As informações coletadas por sistemas baseados em IA diferem da análise tradicional de três maneiras: eles podem lidar com grandes conjuntos de dados, os modelos obtêm insights cada vez melhores ao analisar dezenas de conjuntos de dados ou podem fornecer insights mais detalhados sobre os dados.

3. Artificial Intelligence para o engajamento do cliente

Assistentes virtuais inteligentes, capazes de processar com eficácia a linguagem natural e os modelos de Aprendizado de Máquina, são apenas alguns dos exemplos de soluções cada vez mais adotadas no mercado. Algumas empresas usam soluções de Artificial Intelligence para funcionários (por exemplo: para Help Desks internos), outras estão aproveitando as tecnologias de IA para fornecer um melhor serviço aos seus clientes por meio de assistentes virtuais.

• Assistentes virtuais inteligentes, capazes de processar com eficácia a linguagem natural e os modelos de Aprendizado de Máquina, são apenas alguns dos exemplos de soluções cada vez mais adotadas no mercado. Algumas empresas usam soluções de artificial intelligence para funcionários (por exemplo: para help desks internos), outras estão aproveitando as tecnologias de IA para fornecer um melhor serviço aos seus clientes por meio de assistentes virtuais
  
• As soluções ajudam os varejistas a fornecer uma experiência mais personalizada, aumentando o engajamento (e as vendas)
  
• Os sistemas de recomendação de seguros oferecem planos de cuidados cada vez mais personalizados
  

A Artificial Intelligence funciona com:

• Inteligência geral
• Aprendizagem
• Processamento de Linguagem Natural
• Representação do conhecimento
  
• Planejamento
  
• Raciocínio
  
• Solução de problemas
  
• Inteligência social
  

O que é Aprendizado de Máquina ou Machine Learning?

A Artificial Intelligence é a base para o Machine Learning e o Deep Learning. Em outras palavras, não haveria Machine Learning e nem Deep Learning sem a IA. Então, vamos descobrir o que é o Machine Learning.

O termo “Machine Learning” refere-se à capacidade de uma máquina de aprender sem ser explicitamente programada. O Aprendizado de Máquina é, portanto, uma maneira de “educar” (treinar) um algoritmo para que ele possa aprender com várias situações ambientais. O treinamento envolve o uso de grandes quantidades de dados e um algoritmo eficiente para se adaptar (e melhorar) de forma consistente às situações que ocorrem.

Por exemplo, serviços de streaming de música online como YouTube Music ou Apple Music usam algoritmos baseados em ML para decidir qual nova música ou cantor recomendar.

Os algoritmos de Aprendizado de Máquina são incomparáveis quando se trata de detectar anomalias. Eles procuram eventos que variam significativamente dos outros. O Aprendizado de Máquina é amplamente utilizado no setor bancário, por exemplo, para prevenir fraudes. O sistema analisa cada pagamento feito a bilhões de usuários para criar um padrão de comportamento: o país de origem do cartão, o endereço IP a partir do qual o pagamento foi feito e o domínio de e-mail fornecem informações valiosas para prevenir ações fraudulentas.

A Amazon usa Aprendizado de Máquina para recomendar itens aos clientes. O mecanismo de recomendação da Amazon é baseado no que as pessoas compram depois de escolher um determinado item e recomenda até quatro itens para facilitar uma compra subsequente.

O Facebook usa modelos de aprendizado de máquina para definir quais anúncios exibir com base na última consulta de pesquisa ou no conteúdo das notícias mais clicadas (e mais).

O que é o Aprendizado Profundo ou Deep Learning?

Analisando as diferenças entre Machine Learning e Deep Learning com exemplos, podemos ver que eles têm apenas uma coisa em comum: são baseados nos princípios da Artificial Intelligence.

Aprendizado Profundo ou DL é o campo mais novo da Artificial Intelligence, baseado em redes neurais. No entanto, pode ser visto como parte do Aprendizado de Máquina, pois também usa dados para aprender como resolver problemas ou agir em uma situação específica. Ao comparar as duas áreas é fundamental sublinhar que a principal diferença entre elas é a autoaprendizagem.

Embora as pessoas muitas vezes pensem no Aprendizado de Máquina e no Deep Learning como um só, esses sistemas têm recursos completamente diferentes. O Deep Learning combina poder de computação e redes neurais, enquanto o Aprendizado de Máquina usa algoritmos fixos, que sempre tratam os dados da mesma maneira.

Se examinarmos mais de perto as redes neurais, veremos que elas se baseiam na conformação biológica do nosso cérebro. Em outras palavras, as redes neurais imitam a tomada de decisão humana e podem aprender e, consequentemente, tomar diferentes direções para a reprodução de dados.

Atualmente, os pesquisadores usam o Deep Learning para uma ampla gama de atividades, desde o simples reconhecimento de padrões até diagnósticos médicos e tradução automática de idiomas.

Os setores que aproveitam ao máximo o potencial do Machine Learning e do Deep Learning

Serviçõs Financeiros – Os bancos aproveitam os modelos de ML/DL para dois objetivos principais: identificar insights para direcionar as oportunidades de investimento ou ajudar os investidores com relação às atividades de negociação e identificar atividades potencialmente fraudulentas. Graças à IA, eles também aceleram os processos de identificação usando biometria de voz.

Saúde – O ML começou a se espalhar rapidamente no setor de saúde e bem-estar pessoal com a grande difusão dos wearables e sensores inteligentes: graças à coleta de uma grande quantidade de dados no dia a dia dos usuários, a correta interpretação dos dados permitem melhorar ou refinar as terapias de forma mais rápida e eficaz. Graças ao ML/DL também é possível identificar situações anômalas e identificar tendências que apoiam as escolhas de tratamento.

Governo – Setor que dispõe de dados históricos consideráveis e que podem fornecer percepções de grande valor, principalmente em termos de gestão de serviços ao cidadão e segurança pública. Com o ML/DL é possível fazer economia de custos e identificar a tempo possíveis fraudes ou roubos de identidade.

Transporte – Graças ao ML/DL é mais fácil identificar padrões e tendências, auxiliando na tomada de decisão de desenho de novas vias ou ligações ou na eficiência do trânsito, incluindo a prevenção de acidentes.

Telco e Serviços Essenciais de Utilidade Pública – Compreender em profundidade todas as relações com a base de clientes e dispor de novas ferramentas em tempo real para intervir em novas oportunidades ou no risco de churn são os principais objetivos destas indústrias, em associação com a capacidade de prevenção de acidentes, raptos indevidos de energia ou fraude.

Mídia– O mundo da publicação, entretenimento e agências de mídia usa soluções de Processamento de Linguagem Natural associadas a ML/DL para a transcrição de conteúdo multimídia (por exemplo: notícias, mas não só isso), permitindo pesquisas subsequentes por conceitos ou palavras-chave em arquivos multimídia, incluindo em vários idiomas.