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A inteligência artificial (IA) é, sem dúvida, uma das inovações mais transformadoras da nossa era. Para se ter uma ideia da sua dimensão, um relatório da Grand View Research aponta que o mercado global de IA foi avaliado em mais de US$ 292 bilhões em 2024 — e o crescimento está longe de desacelerar. A expectativa é que esse setor registre uma Taxa de Crescimento Anual Composta (CAGR) de quase 36% entre 2025 e 2030.
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Mas afinal, como chegamos até aqui? Embora a IA esteja cada vez mais presente no nosso cotidiano, nem sempre é fácil compreender como ela evoluiu até se tornar o que é hoje ou perceber, com clareza, o impacto real que já causa na vida das pessoas e nos negócios.
É nesse ponto que o Machine Learning e o Deep Learning entram em cena. Esses dois conceitos, que são subáreas fundamentais da IA, ajudam a explicar na prática como essa revolução está acontecendo. E por que vale a pena acompanhar de perto o que vem pela frente, especialmente no que se refere à personalização de serviços e à automação de processos.
O que é Machine Learning?
De forma resumida, o Machine Learning (aprendizado de máquina) desenvolve algoritmos capazes de aprender a partir de dados. Em vez de depender exclusivamente de regras pré-programadas, esses sistemas identificam padrões, fazem previsões e tomam decisões com base nas informações que recebem. Esse aprendizado pode ocorrer de duas formas principais:
⦁ Supervisionado: usado em tarefas de classificação, como identificar spam em e-mails ou a qual categoria pertence um determinado tipo de grão. Além de regressão, que pode prever o valor de um apartamento baseado em suas características e localização, por exemplo.
⦁ Não supervisionado: ideal para agrupar dados e descobrir relações escondidas sem a necessidade de rótulos definidos.
Hoje, é praticamente impossível pensar em setores que não estejam sendo impactados por essa tecnologia. No setor financeiro, por exemplo, o Machine Learning é usado para análise de crédito, identificação de fraudes e previsões de mercado.
Já em plataformas como Netflix e Amazon, a tecnologia garante recomendações personalizadas, aumentando o engajamento dos usuários e, consequentemente, as vendas.
O que é Deep Learning?
O Deep Learning (aprendizado profundo) é uma vertente mais avançada do Machine Learning, baseada em redes neurais artificiais profundas, que são estruturas inspiradas no funcionamento do cérebro humano. Essa tecnologia é especialmente eficaz em tarefas mais complexas, como:
⦁ Processamento de linguagem natural, como análise de sentimentos ou tradutores automáticos;
⦁ Reconhecimento de imagem e voz;
⦁ Sistemas de recomendação altamente sofisticados;
⦁ Robótica e jogos.
Seu principal método de aprendizado é o reforço, no qual o sistema ajusta seus comportamentos com base em tentativas, erros e recompensas, como um cão sendo treinado ou um algoritmo otimizando uma jogada em tempo real.
Leia mais:
- Redes neurais: o que são e para que servem
- O que a tecnologia e o Big Data revelam sobre o inadimplente?
- Como IA pode ajudar a criar materiais para diminuir poluição?
Alguns exemplos populares são os grandes modelos de linguagem, como o ChatGPT, Gemini, Claude, DeepSeek, entre outros, que fazem parte da categoria de modelos de Deep Learning treinados com bilhões de parâmetros e dados. Na medicina, os avanços são igualmente expressivos, com diagnósticos por imagem mais precisos e algoritmos que ajudam a identificar padrões em grandes volumes de dados clínicos.
Quando usar Machine Learning ou Deep Learning?
Embora estejam interligadas, as duas abordagens têm características e aplicações distintas. Machine Learning é ideal para bases de dados estruturados, como planilhas e tabelas, onde os padrões são mais simples e diretos.
Já Deep Learning se destaca com dados complexos e desestruturados, como imagens, vídeos, áudios e textos, sendo especialmente eficiente quando é necessário um nível mais profundo de análise e interpretação.
No fim das contas, trata-se de escolher a tecnologia certa para cada desafio. Ambas são formas de ensinar a IA a nos ajudar – cada uma com seus pontos fortes. Reconhecer essas diferenças é o primeiro passo para aproveitar ao máximo o potencial da inteligência artificial, seja para inovar nos negócios ou para transformar a nossa rotina pessoal.
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