Inteligência Artificial (IA), Machine learning (ML) e Deep Learning (DL)

As tecnologias disruptivas incluem automóveis, telefones, computadores e internet. A Inteligência Artificial (IA) está a progredir rapidamente de uma tecnologia futura para uma tecnologia disruptiva.

No nosso dia-a-dia, estamos rodeados de IA. A inteligência artificial (IA) está enraizada no nosso dia-a-dia graças aos nossos smartphones. Os algoritmos de IA são utilizados pelas redes sociais para melhorar as nossas experiências online e recomendar conteúdos e anúncios personalizados. Da mesma forma, os algoritmos de IA são usados em várias tecnologias, como assistentes inteligentes (Siri, Alexa), carros autónomos, câmeras de telefone e filtros de spam.

Machine learning (ML) e Deep Learning (DL)

IA é uma frase guarda-chuva que se refere a um algoritmo de computador que pode simular a inteligência humana executando funções cognitivas, como aprendizagem e resolução de problemas. Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL) são duas outras subcategorias de IA que são frequentemente utilizadas de forma intercambiável, o que é incorreto. Como resultado, é necessária uma maior compreensão das suas diferenças. Simplesmente descrito, o machine learning (ML) é um conjunto de algoritmos estatísticos especializados que aprendem padrões a partir de dados e geram previsões com base em dados desconhecidos.Deep Learning  (DL) é uma variante mais avançada da ML que é baseado no cérebro humano.

O DL é construído em uma unidade elementar conhecida como neurónios artificiais (perceptron), que são colocados  em três camadas (entrada, oculta e saída) para formar uma Rede Neural Artificial (ANN). A expressão 'Deep Learning' refere-se a um ANN com várias camadas ocultas, bem como uma camada de entrada e saída

Pesquisas recentes de IA mudaram seu foco domachine learning para o Deep Learning, devido às inúmeras vantagens do DL. Os algoritmos DL podem aprender recursos e reconhecer padrões por conta própria, enquanto os algoritmos de ML exigem entrada manual de especialistas no assunto, o que é um processo caro e demorado. Além disso, se um algoritmo de ML produzir uma previsão incorreta, um especialista em tópicos deve fazer alterações para aprimorá-la. O algoritmo em DL pode medir sua precisão e, como resultado, mudar e melhorar a si mesmo na próxima iteração. O DL pode atingir níveis de precisão extremamente altos como resultado dessas características, tornando-o mais útil em aplicações da vida real.

A visão computacional (a capacidade de reconhecer e identificar imagens), o processamento de linguagem natural (a capacidade de compreender e contextualizar palavras) e o processamento de sinais de áudio estão todos usando aprendizagem profunda (reconhecimento de fala). A visão computacional, que usa a Convolution Neural Network (CNN) como uma forma especial de abordagem DL para processamento de imagem.

Um CNN é um algoritmo neural artificial (ANN) mais avançado que inclui uma camada especializada conhecida como camada convolucional. Esta camada convolucional funciona como uma janela deslizante, procurando certos elementos em uma imagem, como bordas, formas, bordas e cores, a fim de comprimir imagens complexas em um mapa de recursos para um processamento mais rápido.