O que é inteligência artificial?

A inteligência artificial é realizada a partir de uma programação prévia. Isso significa que os seres humanos precisam apresentar características específicas para as máquinas, com diversificadas informações relacionadas ao mundo.

A partir de então, as máquinas inteligentes criadas podem apresentar um raciocínio semelhante ao cérebro humano que solucionem problemas, especialmente os repetitivos, e até mesmo elaborem planejamento com o reconhecimento de objetos, vozes, faces, entre outros.

O que é Machine learning?

Machine learning pertence à parte do conceito de inteligência artificial.

Tendo como norteamento o ¨aprendizado da máquina¨, é a área da computação que estuda as possibilidades dos robôs realizarem tarefas que seriam feitas por pessoas.

Neste caso, a programação usada nos computadores tem como base de funcionamento os algoritmos, ou seja, sequências definidas e compostas de informações e instruções para serem seguidas pela máquina. Com essas sequências, a máquina consegue tomar decisões a respeito de determinada situação. As linguagens de programação por o uso dos algoritmos variam bastante de acordo com o objetivo a ser alcançado.

Como usar o machine learning na prática?

Na prática, o machine learning pode ser utilizado de várias formas.

As mídias sociais, pesquisas na internet e o marketing digital são algumas delas. Os algoritmos utilizam as preferências de navegação do usuário para fazer novas sugestões a ele. Tudo isso com base no histórico da sua navegação na internet.

O machine learning também é eficaz na detecção de fraudes. Sabe quando bancos e operadoras de cartões de crédito te ligam para validar uma compra? Provavelmente eles utilizaram este recurso para sinalizar uma transação suspeita em sua conta.

O que é deep learning?

Deep learning é um tipo de machine learning, prática considerada mais revolucionária no momento.

Isso porque seus algoritmos possuem uma abordagem diferente. Grande parte do pré-processamento humano é dispensado, eles mesmos geram automaticamente propriedades invariantes. Neste caso, o computador aprende sozinho a reconhecer padrões de dados em várias camadas de processamento. Sua principal característica é fazer os computadores realizarem tarefas como seres humanos, como reconhecimento de fala, processamento de linguagem, identificação de imagem e até mesmo previsões.

Como usar o deep learning na prática?

Transformando leads em cliente, por exemplo. Os algoritmos podem ajudar profissionais de vendas a encontrarem o momento ideal para ser efetivo na performance e conquistar mais clientes.

O deep learning é a tecnologia ideal quando há um conjunto de dados muito complexo para ser entendido, analisado e utilizado.

Relação e diferenças entre inteligência artificial, machine learning e deep learning

Para ficar bem claras as diferenças entre estes termos, é importante destacar que tanto o machine learning quanto o deep learning são formas de uso da inteligência artificial.

Mas existem diferenças entre machine e deep learning. A principal é que o machine learning exige uma intervenção manual na seleção dos recursos a serem processados. Já o deep learning é intuitivo. Isso só é possível porque no deep learning é criado a partir de uma rede neural artificial semelhante ao funcionamento dos neurônios no cérebro humano.

Como é flexível às mudanças, fica mais fácil identificar corretamente um objeto parcialmente obstruído e tomar novas decisões.

Como identificar o que é mais indicado para cada caso?

Conversando com especialistas e apresentando exatamente as necessidades do seu negócio. Aqui, na Crawly, desenvolvemos uma série de ferramentas que podem cair como luva para você. Basta nos contar qual é o seu desafio. A solução fica por nossa conta. Vamos conversar? :)

Solicite um contato