Para a maioria das pessoas, os termos deep learning e machine learning parecem palavras de ordem substituíveis ​​no mundo da Inteligência Artificial . No entanto, isso não é verdade. Assim, todos que buscam entender melhor o campo da inteligência artificial devem começar entendendo os termos e suas diferenças. A boa notícia: não é tão difícil quanto alguns artigos sobre o assunto sugerem.

Machine learning, ou Aprendizado de Máquina (em português), significa computadores aprendendo a partir de dados usando algoritmos para executar uma tarefa sem serem explicitamente programados. Machine Learning é um subconjunto, uma aplicação de Inteligência Artificial (IA) que oferece ao sistema a capacidade de aprender e melhorar a partir da experiência sem ser programado para esse nível. O Machine Learning usa dados para treinar e encontrar resultados precisos. O aprendizado de máquina se concentra no desenvolvimento de um programa de computador que acessa os dados e os usa para aprender por si mesmos.

Deep Learning, ou Aprendizado Profundo (em português) usa uma estrutura complexa de algoritmos modelados com base no comportamento do cérebro humano. Isso permite o processamento de dados não estruturados, como documentos, imagens e texto. Deep Learning é um subconjunto de Machine Learning onde a rede neural artificial, a rede neural recorrente vem em relação. Os algoritmos são criados exatamente como o aprendizado de máquina, mas consistem em muitos outros níveis de algoritmos. Todas essas redes do algoritmo são chamadas juntas de rede neural artificial. Em termos muito mais simples, ele se replica exatamente como o cérebro humano, pois todas as redes neurais estão conectadas no cérebro, exatamente é o conceito de aprendizado profundo. Ele resolve todos os problemas complexos com a ajuda de algoritmos e seu processo.

Enquanto, enquanto os algoritmos tradicionais de Machine learning têm uma estrutura bastante simples, como regressão linear ou uma árvore de decisão, Deep Learning é baseado em uma rede neural artificial (RNA). Essa RNA multicamada é, como um cérebro humano, complexa e entrelaçada. Os algoritmos de Deep Learning exigem muito menos intervenção humana. Portanto, os recursos são extraídos automaticamente e o algoritmo aprende com seus próprios erros (veja a imagem abaixo).

O algoritmo de aprendizado profundo não precisa de um engenheiro de software para identificar recursos (necessário em Machine Learning), mas é capaz de engenharia automática de recursos por meio de sua rede neural.

Algoritmos de Deep Learning requerem muito mais dados do que um algoritmo tradicional de aprendizado de máquina para funcionar corretamente. O aprendizado de máquina funciona com mil pontos de dados, o aprendizado profundo muitas vezes apenas com milhões. Devido à estrutura complexa de várias camadas, um sistema de a Deep Learning precisa de um grande conjunto de dados para eliminar flutuações e fazer interpretações de alta qualidade.

A tabela abaixo mostra de forma resumida essas principais diferenças: