Deep Learning e Machine Learning: entendendo as diferenças
Conheça as ferramentas de Inteligência Artificial, deep learning e machine learning, e como complementam a manutenção preditiva.
Analisar os dados colhidos para tomar a melhor decisão não é uma tarefa fácil e, por isso, muitos gestores hoje optam pelo machine learning e deep learning.
A aplicação destes mecanismos baseados em inteligência artificial reúne informações valiosas para qualquer negócio.
A ação de robôs e algoritmos que conseguem criar motores de busca mostra categoricamente do que estamos falando.
Tanto a aprendizagem profunda (Deep Learning) quanto a aprendizagem de máquina (Machine Learning) são formas de automatizar tarefas.
E, na maioria dos casos, elas chegam para substituir o trabalho manual e burocrático, que passa a ser feito cada vez mais rápido.
Portanto, com este artigo, vamos mostrar as principais diferenças entre machine learning e deep learning e como elas compõem o cenário moderno da indústria 4.0
Machine Learning X Deep Learning
A primeira coisa que devemos saber sobre estes dois componentes da indústria 4.0 é que são soluções voltadas para análises de dados e automação.
Isso traz diversas vantagens para diferentes setores, e não só para o industrial. Mas o que é, então, machine learning?
Como o termo em inglês já sugere, o aprendizado de máquina (machine learning) significa que os equipamentos podem aprender sobre seu desempenho de acordo com o ambiente em que atuam.
Isto acontece com a ajuda de algoritmos que organizam dados e reconhecem padrões para fazer com que os computadores aprendam com esses modelos. O treinamento das máquinas as tornam autônomas para executar diferentes tarefas e ao serem expostas a novos dados elas se adaptam por conta própria.
Os equipamentos da fábrica trabalham com base em dados captados em tempo real, por meio de sensores inteligentes. Em linguagem mais técnica, o machine learning funciona por meio de algoritmos que capacitam as máquinas a aprender e entender automaticamente.
O machine learning oferece diversos tipos de algoritmos que podem ser utilizadas para atacar diferentes problemas ao interpretar os dados.
Aprofundando dados
Já o deep learning está bem mais presente em nosso dia a dia do que você imagina.
Quando usamos os dispositivos de áudio para transcrever o que falamos para texto ou quando recebemos recomendações de produtos e serviços na internet; tudo isso é trabalho do deep learning.
A diferença para o machine learning está, principalmente, na capacidade de aprofundar o conhecimento sobre os dados coletados pelos sensores. Isso resulta no aumento da geração de dados disponíveis e da capacidade dos computadores, como vemos hoje em dia.
Portanto, a expressão deep learning é o aprendizado de máquina feito por redes neurais profundas, ou seja, uma sub-área do machine learning.
A partir de uma inteligência aplicada, as máquinas passam a desempenhar funções cognitivas, algo como uma aprendizagem intuitiva.
Resumindo
Antes de aplicar qualquer uma dessas soluções em uma estratégia empresarial é importante saber reconhecer quais serão os benefícios para o seu negócio.
Vale lembrar que tanto machine learning quanto deep learning são, em essência, estruturas baseadas em Inteligência Artificial.
Por isso, ambos já são usados na Indústria 4.0, principalmente em algoritmos de manutenção preditiva que monitoram as máquinas e sistemas diariamente, em tempo real.
Não é à toa que as empresas inseridas neste conceito mais moderno do setor industrial estão à frente dos seus concorrentes.
Com toda a operação monitorada em tempo real, do distribuidor à linha de produção, machine learning e deep learning funcionam como pilares da manutenção preditiva.
Você ainda tem alguma dúvida sobre a diferença de machine learning e deep learning? Deixe-a nos comentários para que possamos ajudá-lo!
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