Comparação: Machine Learning vs. Deep Learning

Comparação: Machine Learning vs. Deep Learning

Extração de Características e Aprendizado

- Machine Learning: A imagem nos mostra que, no Machine Learning, a extração de características é um processo separado do aprendizado. Isso significa que os engenheiros humanos precisam identificar e selecionar as características mais importantes dos dados antes de alimentar o algoritmo de aprendizado.

- Deep Learning: Já no Deep Learning, a extração de características e o aprendizado ocorrem simultaneamente. As redes neurais profundas são capazes de identificar automaticamente as características relevantes dos dados durante o processo de treinamento, sem a necessidade de intervenção humana.

Complexidade da Rede Neural

-Machine Learning: As redes neurais no Machine Learning são menos complexas. Elas geralmente têm menos camadas e, portanto, são mais fáceis de treinar, mas podem não ser tão precisas em tarefas complexas.

- Deep Learning: As redes neurais no Deep Learning são mais profundas e complexas. Com várias camadas ocultas, elas podem modelar dados complexos e fornecer melhores resultados, mas exigem mais poder computacional e dados para treinamento.