Machine Learning ou Deep Learning?

Existe uma diferença entre os modelos mais tradicionais de Machine Learning e os modelos mais novos que estão surgindo de Deep Learning. Vamos tentar responder sobre as diferenças, a importância e alguns exemplos de Deep Leanrning na saúde.

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NVIDIA — Deep learning is reshaping the healthcare industry

Você deve ter visto o post do Tarcio Gama sobre Machine Learning no E-health, se não viu, ótima oportunidade de elucidar algumas perguntas que surgem sobre Machine Learning na saúde.

Ao seguir mais a fundo, realmente ao pé da letra, vai descobrir uma área dentro de Inteligência Artificial chamada Deep Learning (Aprendizado Profundo), e é sobre ela que vamos responder algumas perguntas aqui, bem simples, que podem te ajudar na hora de ler sobre o tema.

Qual a diferença entre Machine Learning e Deep Learning?

‌Deep Learning (DL) é uma sub-área do Machine Learning (ML). DL é composto exclusivamente de algumas classes de Redes Neurais com várias camadas que se tornam profundas. O DL na saúde vem à tona por ser muito útil na classificação de imagens.

O que é o Deep Learning?

Esse modelo, composto de redes comparáveis as neuronais que os seres vivos possuem, tem a característica de não ser muito explicativo, pois não se sabe exatamente o que faz o neurônio artificial aprender em cada parte do seu aprendizado.

Qual a importância do Deep Learning?

‌É preciso destacar que a importância do Deep Learning se encontra no maior acerto da classificação de imagens como um todo, tornando-se difícil de ser ultrapassada por outros modelos de Machine Learning.

Temos exemplos práticos de Deep Learning na saúde?

Alguns exemplos são a classificação de imagens de Raio X e outros exames de imagens complementares. Entretanto, está crescendo muito e extrapolando seu uso apenas em imagens, tendo muita importância também na previsão do tempo de um evento acontecer.

Caso queira ver alguns exemplos de estudos de Machine Learning ou Deep Learning na saúde, organizamos no Healthdata News. Boa leitura!

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