A evolução das máquinas e dos processos de data analytics popularizou e fez explodir termos como machine learning, deep learning e inteligência artificial.
É importante entender as diferenças entre essas expressões, como elas se complementam, evoluem entre si e como contribuem para a análise de dados em big data.
Neste artigo, explicaremos para você todos esses pormenores, ajudando a tirar de vez qualquer dúvida sobre esses temas.
O que são AI, machine learning e deep learning
Inteligência artificial: dados e algoritmos
A inteligência artificial (ou IA) é considerada uma subárea pertencente ao campo da Ciência da Computação, focada em desenvolver máquinas com capacidade para imitar (ou reproduzir) e executar ações que só seriam realizadas pelo ser humano, ou melhor pela mente humana.
Quando são criados sistemas com base nesse tipo de tecnologia, a intenção será a de realizar e repetir com maior eficiência desde as tarefas mais simples até as mais complexas.
Logo, a IA é uma ótima ferramenta para prever com antecedência alguns fenômenos (como o comportamento dos clientes de uma determinada empresa) e ter prognósticos mais assertivos, automatizando processos e facilitando a tomada de decisões, com base em eventos do presente e do passado.
Um ótimo exemplo de funcionamento da inteligência artificial são os computadores que executam tarefas por meio de um conjunto de regras programadas, dados e algoritmos.
Machine learning e a prático do uso de algoritmos
Quando falamos de machine learning, nos referimos a um subconjunto dentro da IA. Trata-se de um programa que, além de aprender por conta própria, também é capaz de aprimorar o seu aprendizado com base em suas próprias experiências.
É possível descrever esse termo como uma técnica que permite a execução da IA, utilizando conceitos conhecidos, como o big data.
Essa tecnologia se destaca por ter uma capacidade elevada de processamento de dados. Por meio da prática do uso algoritmos complexos, é possível recolher uma grande base de informações, interpretá-las e tomar decisões a partir delas, de maneira automática e automatizada.
Deep learning e redes neurais artificiais
Baseado em redes neurais artificiais (que simulam o comportamento do cérebro humano), o deep learning é uma das técnicas mais evoluídas e avançadas de inteligência artificial.
As redes neurais artificiais de deep learning funcionam em camadas que seguem uma cadeia hierárquica, sendo capazes de analisar informações mais complexas e específicas, por meio de um processamento altamente eficiente de dados e algoritmos.
Quais as diferenças entre elas para a Ciência da Computação?
Em linhas gerais, os três tipos de tecnologia estão relacionados e se complementam, porém possuem significados diferentes:
- A inteligência artificial, por definição, é o sistema que capacita máquinas para serem capazes de pensar e replicar as ações do cérebro humano.
- O machine learning é um programa, ou software, que permite que a IA possa ser aplicada na prática e aprender de maneira autônoma, com base na análise de dados e observação.
- Já o deep learning é uma tecnologia capaz de aprender por meio dos dados, se adaptar a diferentes situações e tirar insights desses eventos.
É necessário compreender que a inteligência artificial é o termo mais amplo e engloba os demais.
Fazendo uma comparação bem rasa, a inteligência artificial seria um carro, enquanto o machine learning seria o motor dele. Já o deep learning, as peças que fazem esse motor rotacionar.
O deep learning é um subgrupo do machine learning que, por sua vez, é uma subárea da inteligência artificial.
Benefícios da aplicação do big data nessas ferramentas e da prática do uso de algoritmos complexos
As três tecnologias tratadas neste artigo são fundamentais em termos de data analytics e big data, principalmente por trazer maior rapidez, automação e assertividade no processamento de dados.
Além disso, apresentamos a seguir mais benefícios trazidos por meio dessas ferramentas às áreas de big data e da Ciência da Computação:
- A IA e o machine learning são os sistemas por trás dos chatbots, disponíveis 24 horas e sete dias da semana para o atendimento e suporte aos clientes.
- Por meio dessas tecnologias, é possível cruzar informações de diversas fontes, visualizar e extrair dados com maior precisão, encontrar padrões e tendências e gerar insights para a tomada de decisões.
- Prever demandas futuras, auxiliar na elaboração de campanhas de merchandising mais eficientes para as empresas oferecerem seus produtos, com base na experiência dos usuários e em bancos de dados.
- Muitos sistemas financeiros recorrem ao deep learning para utilizar algoritmos complexos em vários processos internos, visando identificar padrões e bloquear, ou prevenir, potenciais fraudes.
A otimização da análise de dados nesses processos
Inovações tecnológicas, como a inteligência artificial, o machine learning e deep learning transformaram para sempre a maneira de analisar os dados corporativos (data analytics).
A utilização dessas ferramentas trouxe uma automatização e sistematização mais eficiente na coleta, extração, processamento e tratamento dos dados, utilizando softwares que aprendem com os eventos e experiências promovidos por eles.
A inteligência artificial veio para promover maior exatidão, imparcialidade e precisão para a tomada de decisões e trazer mais eficiência na execução tanto das tarefas mais simples quanto das mais complexas.
A prática de usar algoritmos mais complexos e redes neurais artificiais é um passo irreversível para quem trabalha com big data e data analytics. Mas, para isso, é importante contar com um suporte e ferramentas altamente qualificadas para isso.
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