Como saber quando usar redes neurais ou técnicas de aprendizagem de máquina?

[rafael]

Acabei de assistir a aula “Introdução a redes neurais” e fiquei com uma dúvida.

Foram citados dois tipos de problemas: Pré-determinados e complexos.

Para os pré-determinados há tipos específicos de algoritmos, já para os complexos usar redes neurais. Até ai entendi, mas qual seria o critério para eu separar entre estes dois tipos de problemas? Quando é um e quando é outro?

Digo isso pois na aula foi citado que reconhecimento de imagem é um problema complexo, mas trabalhei em um projeto de identificação de objetos usando HOG e SVM (https://www.pyimagesearch.com/2014/11/10/histogram-oriented-gradients-object-detection/) ou seja, não usei rede neural para atacar um problema encarado como complexo.

Enfim, ainda estou aprendendo, e me ajudaria ter um critério mais claro para diferenciar estas duas classes de problemas e portanto saber quais técnicas usar.

Parabéns pelo conteúdo!!

Agradeço a ajuda.
Obrigado.

 

[Jones Granatyr]

Olá Rafael,

Que bom que está gostando do conteúdo 🙂

É um pouco abstrato para responder, mas um problema considerado mais complexo podem ser aquelas aplicações que vemos notícias, como por exemplo: carros autônomos ou descoberta de novos medicamentos (que é difícil usar outros tipos de algoritmos)

No caso do reconhecimento facial, podemos usar algoritmos mais básicos e os resultados talvez não sejam tão bons se usar técnicas mais avançadas (claro que depende muito do tipo de aplicação). Acredito que se você seguir a trilha de redes neurais aqui do site ficará mais fácil para entender essa diferença, que nos outros cursos trabalhamos com outros tipos de problemas

Jones

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