O aprendizado profundo é um subconjunto da IA. Ele usa redes neurais artificiais que ajudam sistemas digitais a aprender e tomar decisões com base em dados não estruturados e não rotulados.

O aprendizado profundo é um subconjunto do aprendizado de máquina. A principal diferença entre os dois é como cada algoritmo aprende e quanta informação cada tipo de algoritmo requer. Como o aprendizado profundo usa mais dados, as empresas geralmente confiam nele para tarefas mais complexas.

IA, aprendizado de máquina e aprendizado profundo são frequentemente usados de forma intercambiável. No entanto, é mais fácil pensar nesses três como uma série de sistemas de IA do maior para o menor, cada um englobando o próximo. IA é o sistema fundamental, aprendizado de máquina é um subconjunto da IA, e aprendizado profundo é um subconjunto do aprendizado de máquina.

O aprendizado profundo é usado em uma ampla gama de indústrias de várias maneiras. Assistentes digitais, por exemplo, usam aprendizado profundo para entender a fala e responder adequadamente a consultas e comandos.

O aprendizado profundo é importante porque revela insights de vastos conjuntos de dados de maneiras que não eram possíveis antes. Empresas de varejo, saúde, transporte, manufatura e outros setores estão investindo em aprendizado profundo para impulsionar a inovação, descobrir oportunidades e se manter relevantes.

O Azure emprega aprendizado profundo por meio de um sistema complexo de arquiteturas de redes neurais, GPUs de alto desempenho e grandes volumes de dados rotulados. Esses serviços capacitam desenvolvedores que usam o Azure a criar aplicativos inteligentes, de ponta, prontos para o mercado e responsáveis.