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ML vs DL qual é a diferença entre as duas tecnologias?

Oct 28, 2022 7:00 PM ET

O que é machine learning?

Um desdobramento da inteligência artificial é o aprendizado de máquina (ML). O aplicativo de machine learning (ML) permite que o computador aprenda automaticamente com suas experiências passadas e avance seguindo as circunstâncias que estão sendo expressamente projetadas, ou seja, sendo adaptáveis. O ML é usado principalmente para criar programas que possam acessar conjuntos de dados e utilizá-los para seus propósitos. Todo o procedimento é uma autoavaliação, pois faz observações sobre os dados para identificar potenciais padrões de desenvolvimento e fazer melhores julgamentos no futuro com base nas informações dadas a eles. A qualidade dos dados é crucial, pois o computador não pode aprender respostas precisas sem um bom banco de dados.

O principal objetivo do machine learning (ML) é permitir que os computadores aprendam de forma independente através da experiência sem qualquer forma de envolvimento humano. No Mercado de Machine Learning estima o Futuro de Pesquisa de Mercado, há uma avaliação favorável de um aumento do CAGR em 38,76% para o período projetado até 2030. Há mais chances de aumento da avaliação da participação de mercado nos próximos anos, com uma estimativa de US$ 106,52 bilhões. O crescimento do mercado de machine learning é auxiliado pelo uso crescente da tecnologia e da automação. O crescimento do crescimento do mercado é antecipado à medida que os sistemas baseados em nuvem são usados mais amplamente devido às suas inúmeras vantagens.

Além disso, a necessidade de ações de mercado está crescendo devido a processadores integrados a IA, sistemas de rede e sistemas de memória integrados. O principal motor do desenvolvimento do crescimento do mercado de Machine Learning é o aumento do uso de aplicações de IA e machine learning que resulta de avanços tecnológicos. Algoritmos, estratégias e estruturas de aprendizado de máquina ajudam o mercado mundial a resolver problemas complicados muito rapidamente. Além disso, a maioria das empresas e setores pretende criar novos conceitos e métodos para aliviar a carga. Como resultado, o mercado de machine learning se desenvolveu e se expandiu. Vários negativos causam uma queda no mercado, além desses elementos fundamentais em expansão. No entanto, a indústria terá a oportunidade ao longo das décadas projetadas para superar esses obstáculos.

O crescimento positivo do mercado foi alcançado devido aos sistemas de machine learning e à aceitação generalizada que têm recebido globalmente. De acordo com a Previsão do Mercado de Machine Learning, a adoção de plataformas baseadas em IA aumentou nos últimos anos e continuará a fazê-lo. Com um aumento da taxa de crescimento anual composta de 42,08%, as ações de mercado devem atingir US$ 3,86 bilhões. O CAGR, no entanto, pode mudar no futuro dependendo das possibilidades e dificuldades. Os sistemas de aprendizagem de máquina estão em grande demanda devido ao aumento global de organizações e empresas de tecnologia.

Espera-se que inúmeras razões aumentem a demanda do mercado. Além das causas de impulsionar a expansão do mercado, várias variáveis também fazem com que o mercado caia. Espera-se que o mercado se expanda mais ao longo do período projetado, e há perspectivas significativas de crescimento no futuro. Esse aumento compensará as perdas do mercado provocadas pela pandemia COVID-19.

Deep Learning: O que é isso?

Subconjuntos de IA e aprendizado de máquina também incluem deep learning. Uma rede neural, também conhecida como rede neural simulada (SNN), é uma coleção conectada de neurônios naturais ou artificiais que usa um modelo matemático ou computacional de processamento de informações baseado em uma abordagem conexiva à computação para imitar o comportamento do cérebro humano. Redes neurais são usadas em aprendizado profundo.

Para encontrar padrões, os algoritmos DL constroem uma estrutura para padrões de processamento de informações. É comparável à forma como o cérebro humano funciona, pois prioriza informações adequadamente. O DL usa conjuntos de dados mais extensos do que o ML e uma técnica de previsão não supervisionada, uma vez que o computador é auto-gerenciamento em DL.

O mercado de aprendizagem profunda crescerá ao longo do período de projeção em um CAGR de cerca de 28,93%. O mercado de deep learning trará US$ 165,79 bilhões ao longo desse tempo. A expansão do mercado é muito influenciada pela crescente popularidade da assistência digital à voz e das start-ups especializadas em realidade aumentada e virtual. Além disso, prevê-se que a expansão das indústrias de saúde em todo o mundo terá um papel significativo na expansão do mercado.

Além disso, o desenvolvimento de chatbots, tecnologia de deep learning e o aumento dos gastos com P&D contribuem para a expansão do mercado.

href="https://timebusinessnews.com/deep-learning-vs-machine-learning-whats-the-difference/">Differências entre algoritmos ML e DL: 

  • Uma abordagem de IA chamada machine learning (ML) ajuda os computadores a aprender com vários conjuntos de dados. DL é um método de aprendizado de máquina que analisa dados usando muitas camadas de redes neurais e produz resultados nesse meio.
  • Em DL, você pode dividir a funcionalidade complicada em recursos de dimensão linear/inferior adicionando mais camadas se você estiver familiarizado com a aritmética, mas não faz ideia sobre os recursos.
  • No ML, o objetivo é aumentar a precisão, embora a taxa de sucesso não seja dada tanta atenção. Dos três, o aprendizado profundo se concentra na precisão e produz os resultados mais significativos. DL requer muitos dados para ser treinado.
  • Aprendizagem Supervisionada, Aprendizagem Não Supervisionada e Aprendizagem reforçada são as três categorias de ML. Redes Pré-treinadas não monitoradas, Redes Neurais Recorrentes, Redes Neurais Convolutivas e Redes Neurais Recursivas são as quatro topologias básicas de rede que podem representar o aprendizado profundo (DL).

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