Os conceitos de Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning costumam ser utilizados pelas pessoas como se tivessem o mesmo significado, porém, possuem algumas diferenças fundamentais entre eles.
Neste artigo vamos nos aprofundar sobre quais são elas, e as principais aplicações dessas tecnologias, principalmente para a ciência de dados.
O que é Inteligência Artificial?
As máquinas são capazes de pensar?
Essa pergunta, originalmente documentada em um artigo de Alan Turing no ano de 1950, foi um dos fatores que ajudou a impulsionar grandes inovações no ramo da ciência da computação, principalmente quando o assunto é a tecnologia da Inteligência Artificial, que tem o objetivo central de aplicar os elementos racionais da mente humana em robôs e demais sistemas computacionais.
A história do desenvolvimento das inteligências artificiais foi marcada por uma série de percalços, avanços, atrasos e ondas de alto investimento e perdas de investimento, mas nas últimas duas décadas viu um avanço admirável, com o desenvolvimento dos campos da robótica, internet, mídias digitais e linguagens de computação menos complexas.
Esse ainda é um campo em amplo desenvolvimento e com possibilidades praticamente infinitas de aplicações. O que antes era algo extremamente difícil de entender ou de encontrar aplicações reais, hoje já faz parte do cotidiano das pessoas.
Por exemplo: softwares que criam imagens e obras de arte digital ou até mesmo vídeos, a partir de descrições em linguagem natural; assistentes digitais altamente inteligentes; softwares de tradução capazes de interpretar contextos figurativos em textos e adaptá-los de uma linguagem para outra; entre outras aplicações simples ou complexas. A forma como as IAs funcionam dependem da forma como são programadas, mas podem ser divididas em três principais grupos:
Supervisionadas: Nesse tipo de inteligência artificial, o resultado final é definido pelo programador de forma direta. Por exemplo: IAs que são ensinadas a reconhecer e indicar itens, objetos, pessoas, animais ou outros elementos que são programados nela, eventualmente é capaz de fazê-lo de forma autônoma, com base nos parâmetros que ela aprendeu inicialmente.
Semi-supervisionadas: Neste caso, ela faz um apanhado das informações que aprendeu para indicar o resultado esperado, de acordo com o que a pessoa responsável pelo seu processo de aprendizagem espera.
Não Supervisionadas: Aqui, as IAs são capazes de traçar sozinhas paralelos entre diferentes itens, objetos ou amostras, sem que a pessoa responsável pelo seu treinamento especifique o que é esperado. Dentro do contexto das Inteligências Artificiais, existem as tecnologias de Machine Learning e Deep Learning. Ou seja: Ambas estão contidas dentro do campo geral das IAs, mesmo se tratando de conceitos distintos.
O que é Machine Learning?
Machine Learning é um campo dedicado ao estudo e desenvolvimento de técnicas e metodologias baseadas em algoritmos que são capazes de melhorar a habilidade das máquinas de desempenhar algumas funções de forma autônoma. De maneira geral, eles podem ser usados em vários campos do conhecimento, desde o reconhecimento de fala (como é o caso do Echo Dot, da Amazon - a famosa Alexa) até a criação de modelos estatísticos precisos e predição de cenários, com base em otimizações matemáticas e mineração de dados.
Essas aplicações podem ser utilizadas para melhorar a performance de dados e indicar melhorias em todos os segmentos e áreas de atuação dos negócios, sendo um campo de estudos muito relevante para os empreendedores.
O que é Deep Leaning?
Dentro do campo do Machine Learning, temos o Deep Learning, que é o processo de ensinar computadores a pensar por associação e aprender por exemplos, que é a forma como os seres humanos adquirem conhecimento naturalmente.
Através dele, os computadores aprendem a reconhecer e classificar tarefas através do reconhecimento de padrões, como voz, imagens, vídeos e mensagens de texto. Alguns exemplos de Deep Learning vistos no cotidiano são: carros sem motoristas, assistentes digitais nos dispositivos móveis, defesa aeroespacial, identificação de objetos em satélites espaciais e até mesmo pesquisas médicas para marcadores genéticos e detecção de câncer.
Concluindo…
O avanço da tecnologia da Inteligência Artificial é um campo que causa bastante interesse e desperta a curiosidade de todas as pessoas. Nas últimas décadas tivemos um desenvolvimento acelerado dessa tecnologia, o que proporcionou também o desenvolvimento de áreas especializadas dentro do escopo das IAs, que é o caso do Machine Learning, e subsequentemente o Deep Learning.
Apesar de muitas pessoas confundirem todos esses conceitos, eles se tratam de campos distintos de pesquisa, dentro do escopo da Inteligência Artifical, e as suas aplicações têm causado cada vez mais impacto no cotidiano, como celulares e dispositivos móveis cada vez mais inteligentes, veículos mais seguros, utensílios domésticos que facilitam mais a rotina e também avanços médicos que ajudam a melhorar a qualidade de vida das pessoas.
Cada um desses campos apresenta um potencial infinito de expansão, sobretudo para os negócios e a criação de empresas mais data-driven.
Para saber mais sobre a aplicação dessas tecnologias nos negócios, acesse o blog da Erathos, onde publicamos com frequência conteúdos que exploram como ter uma organização voltada a dados.
Os conceitos de Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning costumam ser utilizados pelas pessoas como se tivessem o mesmo significado, porém, possuem algumas diferenças fundamentais entre eles.
Neste artigo vamos nos aprofundar sobre quais são elas, e as principais aplicações dessas tecnologias, principalmente para a ciência de dados.
O que é Inteligência Artificial?
As máquinas são capazes de pensar?
Essa pergunta, originalmente documentada em um artigo de Alan Turing no ano de 1950, foi um dos fatores que ajudou a impulsionar grandes inovações no ramo da ciência da computação, principalmente quando o assunto é a tecnologia da Inteligência Artificial, que tem o objetivo central de aplicar os elementos racionais da mente humana em robôs e demais sistemas computacionais.
A história do desenvolvimento das inteligências artificiais foi marcada por uma série de percalços, avanços, atrasos e ondas de alto investimento e perdas de investimento, mas nas últimas duas décadas viu um avanço admirável, com o desenvolvimento dos campos da robótica, internet, mídias digitais e linguagens de computação menos complexas.
Esse ainda é um campo em amplo desenvolvimento e com possibilidades praticamente infinitas de aplicações. O que antes era algo extremamente difícil de entender ou de encontrar aplicações reais, hoje já faz parte do cotidiano das pessoas.
Por exemplo: softwares que criam imagens e obras de arte digital ou até mesmo vídeos, a partir de descrições em linguagem natural; assistentes digitais altamente inteligentes; softwares de tradução capazes de interpretar contextos figurativos em textos e adaptá-los de uma linguagem para outra; entre outras aplicações simples ou complexas. A forma como as IAs funcionam dependem da forma como são programadas, mas podem ser divididas em três principais grupos:
Supervisionadas: Nesse tipo de inteligência artificial, o resultado final é definido pelo programador de forma direta. Por exemplo: IAs que são ensinadas a reconhecer e indicar itens, objetos, pessoas, animais ou outros elementos que são programados nela, eventualmente é capaz de fazê-lo de forma autônoma, com base nos parâmetros que ela aprendeu inicialmente.
Semi-supervisionadas: Neste caso, ela faz um apanhado das informações que aprendeu para indicar o resultado esperado, de acordo com o que a pessoa responsável pelo seu processo de aprendizagem espera.
Não Supervisionadas: Aqui, as IAs são capazes de traçar sozinhas paralelos entre diferentes itens, objetos ou amostras, sem que a pessoa responsável pelo seu treinamento especifique o que é esperado. Dentro do contexto das Inteligências Artificiais, existem as tecnologias de Machine Learning e Deep Learning. Ou seja: Ambas estão contidas dentro do campo geral das IAs, mesmo se tratando de conceitos distintos.
O que é Machine Learning?
Machine Learning é um campo dedicado ao estudo e desenvolvimento de técnicas e metodologias baseadas em algoritmos que são capazes de melhorar a habilidade das máquinas de desempenhar algumas funções de forma autônoma. De maneira geral, eles podem ser usados em vários campos do conhecimento, desde o reconhecimento de fala (como é o caso do Echo Dot, da Amazon - a famosa Alexa) até a criação de modelos estatísticos precisos e predição de cenários, com base em otimizações matemáticas e mineração de dados.
Essas aplicações podem ser utilizadas para melhorar a performance de dados e indicar melhorias em todos os segmentos e áreas de atuação dos negócios, sendo um campo de estudos muito relevante para os empreendedores.
O que é Deep Leaning?
Dentro do campo do Machine Learning, temos o Deep Learning, que é o processo de ensinar computadores a pensar por associação e aprender por exemplos, que é a forma como os seres humanos adquirem conhecimento naturalmente.
Através dele, os computadores aprendem a reconhecer e classificar tarefas através do reconhecimento de padrões, como voz, imagens, vídeos e mensagens de texto. Alguns exemplos de Deep Learning vistos no cotidiano são: carros sem motoristas, assistentes digitais nos dispositivos móveis, defesa aeroespacial, identificação de objetos em satélites espaciais e até mesmo pesquisas médicas para marcadores genéticos e detecção de câncer.
Concluindo…
O avanço da tecnologia da Inteligência Artificial é um campo que causa bastante interesse e desperta a curiosidade de todas as pessoas. Nas últimas décadas tivemos um desenvolvimento acelerado dessa tecnologia, o que proporcionou também o desenvolvimento de áreas especializadas dentro do escopo das IAs, que é o caso do Machine Learning, e subsequentemente o Deep Learning.
Apesar de muitas pessoas confundirem todos esses conceitos, eles se tratam de campos distintos de pesquisa, dentro do escopo da Inteligência Artifical, e as suas aplicações têm causado cada vez mais impacto no cotidiano, como celulares e dispositivos móveis cada vez mais inteligentes, veículos mais seguros, utensílios domésticos que facilitam mais a rotina e também avanços médicos que ajudam a melhorar a qualidade de vida das pessoas.
Cada um desses campos apresenta um potencial infinito de expansão, sobretudo para os negócios e a criação de empresas mais data-driven.
Para saber mais sobre a aplicação dessas tecnologias nos negócios, acesse o blog da Erathos, onde publicamos com frequência conteúdos que exploram como ter uma organização voltada a dados.
Os conceitos de Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning costumam ser utilizados pelas pessoas como se tivessem o mesmo significado, porém, possuem algumas diferenças fundamentais entre eles.
Neste artigo vamos nos aprofundar sobre quais são elas, e as principais aplicações dessas tecnologias, principalmente para a ciência de dados.
O que é Inteligência Artificial?
As máquinas são capazes de pensar?
Essa pergunta, originalmente documentada em um artigo de Alan Turing no ano de 1950, foi um dos fatores que ajudou a impulsionar grandes inovações no ramo da ciência da computação, principalmente quando o assunto é a tecnologia da Inteligência Artificial, que tem o objetivo central de aplicar os elementos racionais da mente humana em robôs e demais sistemas computacionais.
A história do desenvolvimento das inteligências artificiais foi marcada por uma série de percalços, avanços, atrasos e ondas de alto investimento e perdas de investimento, mas nas últimas duas décadas viu um avanço admirável, com o desenvolvimento dos campos da robótica, internet, mídias digitais e linguagens de computação menos complexas.
Esse ainda é um campo em amplo desenvolvimento e com possibilidades praticamente infinitas de aplicações. O que antes era algo extremamente difícil de entender ou de encontrar aplicações reais, hoje já faz parte do cotidiano das pessoas.
Por exemplo: softwares que criam imagens e obras de arte digital ou até mesmo vídeos, a partir de descrições em linguagem natural; assistentes digitais altamente inteligentes; softwares de tradução capazes de interpretar contextos figurativos em textos e adaptá-los de uma linguagem para outra; entre outras aplicações simples ou complexas. A forma como as IAs funcionam dependem da forma como são programadas, mas podem ser divididas em três principais grupos:
Supervisionadas: Nesse tipo de inteligência artificial, o resultado final é definido pelo programador de forma direta. Por exemplo: IAs que são ensinadas a reconhecer e indicar itens, objetos, pessoas, animais ou outros elementos que são programados nela, eventualmente é capaz de fazê-lo de forma autônoma, com base nos parâmetros que ela aprendeu inicialmente.
Semi-supervisionadas: Neste caso, ela faz um apanhado das informações que aprendeu para indicar o resultado esperado, de acordo com o que a pessoa responsável pelo seu processo de aprendizagem espera.
Não Supervisionadas: Aqui, as IAs são capazes de traçar sozinhas paralelos entre diferentes itens, objetos ou amostras, sem que a pessoa responsável pelo seu treinamento especifique o que é esperado. Dentro do contexto das Inteligências Artificiais, existem as tecnologias de Machine Learning e Deep Learning. Ou seja: Ambas estão contidas dentro do campo geral das IAs, mesmo se tratando de conceitos distintos.
O que é Machine Learning?
Machine Learning é um campo dedicado ao estudo e desenvolvimento de técnicas e metodologias baseadas em algoritmos que são capazes de melhorar a habilidade das máquinas de desempenhar algumas funções de forma autônoma. De maneira geral, eles podem ser usados em vários campos do conhecimento, desde o reconhecimento de fala (como é o caso do Echo Dot, da Amazon - a famosa Alexa) até a criação de modelos estatísticos precisos e predição de cenários, com base em otimizações matemáticas e mineração de dados.
Essas aplicações podem ser utilizadas para melhorar a performance de dados e indicar melhorias em todos os segmentos e áreas de atuação dos negócios, sendo um campo de estudos muito relevante para os empreendedores.
O que é Deep Leaning?
Dentro do campo do Machine Learning, temos o Deep Learning, que é o processo de ensinar computadores a pensar por associação e aprender por exemplos, que é a forma como os seres humanos adquirem conhecimento naturalmente.
Através dele, os computadores aprendem a reconhecer e classificar tarefas através do reconhecimento de padrões, como voz, imagens, vídeos e mensagens de texto. Alguns exemplos de Deep Learning vistos no cotidiano são: carros sem motoristas, assistentes digitais nos dispositivos móveis, defesa aeroespacial, identificação de objetos em satélites espaciais e até mesmo pesquisas médicas para marcadores genéticos e detecção de câncer.
Concluindo…
O avanço da tecnologia da Inteligência Artificial é um campo que causa bastante interesse e desperta a curiosidade de todas as pessoas. Nas últimas décadas tivemos um desenvolvimento acelerado dessa tecnologia, o que proporcionou também o desenvolvimento de áreas especializadas dentro do escopo das IAs, que é o caso do Machine Learning, e subsequentemente o Deep Learning.
Apesar de muitas pessoas confundirem todos esses conceitos, eles se tratam de campos distintos de pesquisa, dentro do escopo da Inteligência Artifical, e as suas aplicações têm causado cada vez mais impacto no cotidiano, como celulares e dispositivos móveis cada vez mais inteligentes, veículos mais seguros, utensílios domésticos que facilitam mais a rotina e também avanços médicos que ajudam a melhorar a qualidade de vida das pessoas.
Cada um desses campos apresenta um potencial infinito de expansão, sobretudo para os negócios e a criação de empresas mais data-driven.
Para saber mais sobre a aplicação dessas tecnologias nos negócios, acesse o blog da Erathos, onde publicamos com frequência conteúdos que exploram como ter uma organização voltada a dados.
Os conceitos de Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning costumam ser utilizados pelas pessoas como se tivessem o mesmo significado, porém, possuem algumas diferenças fundamentais entre eles.
Neste artigo vamos nos aprofundar sobre quais são elas, e as principais aplicações dessas tecnologias, principalmente para a ciência de dados.
O que é Inteligência Artificial?
As máquinas são capazes de pensar?
Essa pergunta, originalmente documentada em um artigo de Alan Turing no ano de 1950, foi um dos fatores que ajudou a impulsionar grandes inovações no ramo da ciência da computação, principalmente quando o assunto é a tecnologia da Inteligência Artificial, que tem o objetivo central de aplicar os elementos racionais da mente humana em robôs e demais sistemas computacionais.
A história do desenvolvimento das inteligências artificiais foi marcada por uma série de percalços, avanços, atrasos e ondas de alto investimento e perdas de investimento, mas nas últimas duas décadas viu um avanço admirável, com o desenvolvimento dos campos da robótica, internet, mídias digitais e linguagens de computação menos complexas.
Esse ainda é um campo em amplo desenvolvimento e com possibilidades praticamente infinitas de aplicações. O que antes era algo extremamente difícil de entender ou de encontrar aplicações reais, hoje já faz parte do cotidiano das pessoas.
Por exemplo: softwares que criam imagens e obras de arte digital ou até mesmo vídeos, a partir de descrições em linguagem natural; assistentes digitais altamente inteligentes; softwares de tradução capazes de interpretar contextos figurativos em textos e adaptá-los de uma linguagem para outra; entre outras aplicações simples ou complexas. A forma como as IAs funcionam dependem da forma como são programadas, mas podem ser divididas em três principais grupos:
Supervisionadas: Nesse tipo de inteligência artificial, o resultado final é definido pelo programador de forma direta. Por exemplo: IAs que são ensinadas a reconhecer e indicar itens, objetos, pessoas, animais ou outros elementos que são programados nela, eventualmente é capaz de fazê-lo de forma autônoma, com base nos parâmetros que ela aprendeu inicialmente.
Semi-supervisionadas: Neste caso, ela faz um apanhado das informações que aprendeu para indicar o resultado esperado, de acordo com o que a pessoa responsável pelo seu processo de aprendizagem espera.
Não Supervisionadas: Aqui, as IAs são capazes de traçar sozinhas paralelos entre diferentes itens, objetos ou amostras, sem que a pessoa responsável pelo seu treinamento especifique o que é esperado. Dentro do contexto das Inteligências Artificiais, existem as tecnologias de Machine Learning e Deep Learning. Ou seja: Ambas estão contidas dentro do campo geral das IAs, mesmo se tratando de conceitos distintos.
O que é Machine Learning?
Machine Learning é um campo dedicado ao estudo e desenvolvimento de técnicas e metodologias baseadas em algoritmos que são capazes de melhorar a habilidade das máquinas de desempenhar algumas funções de forma autônoma. De maneira geral, eles podem ser usados em vários campos do conhecimento, desde o reconhecimento de fala (como é o caso do Echo Dot, da Amazon - a famosa Alexa) até a criação de modelos estatísticos precisos e predição de cenários, com base em otimizações matemáticas e mineração de dados.
Essas aplicações podem ser utilizadas para melhorar a performance de dados e indicar melhorias em todos os segmentos e áreas de atuação dos negócios, sendo um campo de estudos muito relevante para os empreendedores.
O que é Deep Leaning?
Dentro do campo do Machine Learning, temos o Deep Learning, que é o processo de ensinar computadores a pensar por associação e aprender por exemplos, que é a forma como os seres humanos adquirem conhecimento naturalmente.
Através dele, os computadores aprendem a reconhecer e classificar tarefas através do reconhecimento de padrões, como voz, imagens, vídeos e mensagens de texto. Alguns exemplos de Deep Learning vistos no cotidiano são: carros sem motoristas, assistentes digitais nos dispositivos móveis, defesa aeroespacial, identificação de objetos em satélites espaciais e até mesmo pesquisas médicas para marcadores genéticos e detecção de câncer.
Concluindo…
O avanço da tecnologia da Inteligência Artificial é um campo que causa bastante interesse e desperta a curiosidade de todas as pessoas. Nas últimas décadas tivemos um desenvolvimento acelerado dessa tecnologia, o que proporcionou também o desenvolvimento de áreas especializadas dentro do escopo das IAs, que é o caso do Machine Learning, e subsequentemente o Deep Learning.
Apesar de muitas pessoas confundirem todos esses conceitos, eles se tratam de campos distintos de pesquisa, dentro do escopo da Inteligência Artifical, e as suas aplicações têm causado cada vez mais impacto no cotidiano, como celulares e dispositivos móveis cada vez mais inteligentes, veículos mais seguros, utensílios domésticos que facilitam mais a rotina e também avanços médicos que ajudam a melhorar a qualidade de vida das pessoas.
Cada um desses campos apresenta um potencial infinito de expansão, sobretudo para os negócios e a criação de empresas mais data-driven.
Para saber mais sobre a aplicação dessas tecnologias nos negócios, acesse o blog da Erathos, onde publicamos com frequência conteúdos que exploram como ter uma organização voltada a dados.