AI vs Machine Learning vs Deep Learning: como eles são diferentes?

Com tantos avanços na tecnologia e mudanças sociais, é fácil se perder em diferentes conceitos e sua aplicabilidade.

Aqui está um ótimo exemplo: Inteligência Artificial (IA) é frequentemente usada em narrativas de ficção científica e é um termo bem conhecido, mas você sabe o que ela realmente oferece?

Você já parou para pensar nas diferenças entre “AI vs Machine Learning vs Deep Learning”?

Cada um desses conceitos serve a um propósito e pode ser implementado de forma diferente.

Para facilitar, escrevemos este artigo para explicar esses termos e sua aplicabilidade no dia a dia de uma empresa.

Vamos falar sobre essas diferenças e os seguintes tópicos:

O que é Inteligência Artificial e como funciona?

A IA refere-se ao desenvolvimento de sistemas e máquinas capazes de pensar e agir de forma independente, sem a necessidade de participação humana direta.

Trata de operações mais simples, como extrair dados de uma planilha, e processos mais complexos, como automatizar máquinas.

Esse tipo de tecnologia permite que uma máquina não apenas execute tarefas, mas também interaja com o ambiente.

O conceito surgiu na década de 1950 e sempre foi um assunto que despertou a curiosidade da sociedade, principalmente com a presença do termo em filmes de ficção científica.

A IA tornou-se uma realidade em diferentes empresas e segmentos. Os processos são simplificados, as decisões são mais precisas e todo o ambiente de trabalho se beneficia disso.

Um sistema comum pode analisar dados e apontar erros, enquanto a IA é capaz de interpretar cenários e situações. Ele pode, por exemplo, identificar uma tentativa de fraude no e-commerce.

Em suma, é uma forma de simular o funcionamento do cérebro humano em máquinas e sistemas, interpretando informações e dados para usar no dia a dia do trabalho.

Como pode ser aplicado?

Quer saber quais são as possíveis aplicações da IA ​​no seu plano de Marketing ou em outras áreas da sua empresa?

Confira alguns exemplos:

Análise preditiva

O uso de dados é fundamental para o sucesso de qualquer empresa hoje, e uma das formas mais eficientes de fazer isso é por meio da análise preditiva.

Ao estudar dados e métricas, é possível definir uma tendência. Uma loja, por exemplo, pode avaliar melhor seu estoque com o uso da IA, evitando que um item acabe ou se acumule.

Conversa automatizada

Outra área que se beneficia da IA ​​é o Atendimento ao Cliente.

Ao invés de uma equipe fazer um contato básico com o usuário , um chatbot pode responder perguntas simples ou até mesmo direcionar a conversa para um funcionário especializado em determinado assunto.

A ideia é otimizar as etapas para oferecer uma experiência mais fluida ao cliente.

Monitoramento de desempenho

Os gerentes também podem aproveitar os benefícios da IA ​​quando se trata de produtividade.

Um sistema pode ajudar a identificar quem está tendo um bom desempenho e quem precisa melhorar.

Os detalhes podem ser muito úteis, por exemplo, durante o trabalho remoto , onde não é tão simples acompanhar de perto o desempenho de cada profissional da sua equipe.

Assistente Pessoal

A IA também vem ganhando espaço como assistente pessoal.

Um exemplo é o Alexa da Amazon, que pode identificar os comandos de voz do usuário e realizar tarefas específicas.

A Siri da Apple é outro exemplo de IA como ferramenta de assistente pessoal.

Em uma rotina agitada, a função pode ajudar a lembrar de compromissos, tirar dúvidas ou até mesmo enviar um e-mail.

Como funciona o aprendizado de máquina?

Machine Learning é um processo fundamental para que a IA funcione.

Essa tecnologia envolve a capacidade de um robô ou sistema de aprender com os dados e informações que processa.

Sem a participação humana, é possível identificar padrões comportamentais e até mesmo tomar decisões inteligentes.

Este conceito é essencial para o processo de humanização da IA.

Você já conversou com um chatbot e percebeu que ele tinha informações prévias, por exemplo, sobre suas compras naquele site de e-commerce?

O aprendizado de máquina, sem dúvida, fazia parte desse sistema.

Como o nome indica, por meio dessa tecnologia, uma máquina pode aprender e evoluir, oferecendo uma experiência mais humanizada, imitando o processo de pensamento de um ser humano.

Esse pensamento artificial, portanto, possibilita uma série de novas oportunidades e alternativas.

Com o Machine Learning, uma empresa precisará de menos participação humana em muitos processos, pois o próprio sistema pode raciocinar e entender como tomar a melhor decisão.

Ele pode ser usado em diferentes contextos, como tornar um sistema de CRM mais eficiente ou automatizar o maquinário de uma fábrica.

Como pode ser aplicado?

Um dos grandes benefícios do Machine Learning é a possibilidade de aplicá-lo em diferentes áreas de uma empresa, independente do segmento ou porte.

Continue lendo para descobrir as principais alternativas:

Chatbots humanizados

Ao usar o bate-papo em um site, mais de 86% dos consumidores preferem conversar com humanos, de acordo com uma pesquisa da Forbes.

Uma forma de contornar esse problema é investir em Machine Learning , pois ele consegue entender padrões de comportamento do usuário e até mesmo alterar o tom de voz, recomendações ou procedimentos sugeridos.

Relatórios mais precisos

Uma das grandes vantagens da Transformação Digital é que ela facilita tarefas burocráticas, como a criação de relatórios e planilhas.

O Machine Learning pode ajudar a transformar dados brutos em informações e, consequentemente, gerar insights valiosos para sua equipe.

Dessa forma, os profissionais de Marketing ou Vendas podem ter detalhes mais precisos sobre como segmentar uma campanha ou fechar uma venda.

Sistema de recomendação

Outro benefício do Machine Learning são as recomendações.

Uma empresa de e-commerce, por exemplo, pode fazer campanhas segmentadas de acordo com o comportamento do usuário em suas páginas.

Dessa forma, o consumidor recebe recomendações mais precisas relacionadas aos seus interesses, aumentando as chances de ele realizar uma compra.

Em tempos de competição acirrada, isso pode ser um diferencial relevante.

Conteúdo mais segmentado

O Machine Learning também pode ser útil para sua estratégia de Inbound Marketing.

Além de bons redatores, contar com insights valiosos sobre o que pode ser interessante para seus leitores é crucial.

A máquina consegue identificar assuntos e até formatos de conteúdo , como materiais interativos, que podem causar um impacto maior no seu público-alvo.

O que é Deep Learning e onde se aplica?

Deep Learning é um processo ainda mais avançado de Machine Learning.

Sua capacidade é tão alta que pode atingir níveis de aprendizado não supervisionado, ou seja, sem a participação humana em nenhum processo.

Tudo isso é possível por causa de um sistema que simula o funcionamento do cérebro humano em níveis muito elevados.

Deep Learning é, portanto, uma evolução do Machine Learning , graças às suas camadas mais profundas de algoritmos.

Com essa estrutura, a máquina pode reconhecer objetos, entender comandos de voz, traduzir idiomas e até mesmo tomar decisões.

Nem precisa de supervisão humana para continuar aprendendo e se desenvolvendo.

Deep Learning é a tecnologia mais eficiente quando o assunto é Big Data, por exemplo. Afinal, não é tão simples interpretar tanta informação, mas é fundamental.

Essa pode ser a solução para extrair dados valiosos das mais diversas fontes , como redes sociais, sistemas, buscadores — enfim, filtrar o que é mais relevante para o planejamento de uma empresa.

A razão para uma capacidade tão alta é o alto nível de redes neurais artificiais utilizadas, reproduzindo o cérebro humano de forma muito semelhante e permitindo uma abordagem não linear na interpretação de dados e informações.

Como pode ser aplicado?

Qual a aplicabilidade do Deep Learning em uma empresa? Confira algumas sugestões!

Detecção de fraude

Como o sistema pode identificar comportamentos, ele pode detectar fraudes em uma transação financeira ou até mesmo autenticação para acessar um sistema.

O Deep Learning funciona de forma não linear , por isso a tecnologia se relaciona com diferentes cenários e comportamentos para entender que determinada ação não é adequada e pode sinalizar um problema.

Automação não supervisionada

Google e Uber usam Deep Learning para permitir que carros sejam controlados por IA.

É um processo que ainda está em desenvolvimento, mas já avançou significativamente.

Isso tudo graças à alta capacidade de aprendizado do sistema , que pode reagir a situações cotidianas no trânsito.

Sem qualquer supervisão, o carro é capaz de transportar um passageiro sem problemas.

Reconhecimento facial

Muitos smartphones já oferecem sistemas de reconhecimento facial.

Esse processo parece relativamente simples e está diretamente relacionado ao Deep Learning.

A tecnologia pode identificar detalhes para poder determinar e diferenciar as expressões faciais, garantindo a mais alta segurança para os usuários.

AI vs Machine Learning vs Deep Learning: Quais são as principais diferenças?

Agora que você sabe mais sobre IA, Machine Learning e Deep Learning, pode ser mais fácil entender as diferenças entre eles.

Em suma, as duas últimas tecnologias fazem parte do universo da primeira.

São evoluções do processo, tornando um sistema ainda mais capaz de tomar decisões sem interferência humana.

A IA, portanto, é um estágio inicial do raciocínio artificial, onde uma máquina pode tomar suas próprias decisões, mas não é altamente capaz.

Machine e Deep Learning são fases ainda mais complexas em que sistemas e máquinas possuem maior autonomia, aumentando a capacidade de raciocínio e, consequentemente, de tomada de decisão.

Entre Machine Learning e Deep Learning, os nomes são um bom indicador de suas diferenças.

Como o termo “deep” indica, Deep Learning engloba um Machine Learning ainda mais complexo e avançado.

O sistema cria uma rede neural artificial a partir de uma camada de algoritmo, permitindo que ele tome suas próprias decisões sem a participação humana.

Em resumo, as três tecnologias diferem em lógica e algoritmo, permitindo que tenham objetivos e aplicabilidade diferentes dentro de uma empresa.

Mas eles se complementam, representando graus variados de capacidade. O uso de cada um varia de acordo com as demandas.

Conclusão: avançando com seu conhecimento de IA recém-obtido

Mais do que apenas saber a resposta para a pergunta “AI vs Machine Learning vs Deep Learning”, é importante compreender como integrar essas tecnologias para melhorar o desempenho de suas estratégias.

Entendendo os diferenciais de cada conceito , é possível fazer um uso mais abrangente e completo deles dentro de sua organização, alavancando diferentes áreas e setores para alcançar melhores resultados.

Além das tecnologias utilizadas, é importante contar com informações e dados relevantes para chegar onde se deseja.

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