Ciência de dados x inteligência artificial (IA): principais comparações

A ciência de dados e a inteligência artificial (IA) são duas tecnologias complementares no ambiente tecnológico moderno. A ciência de dados organiza e processa os grandes conjuntos de dados, geralmente estruturados de forma variável, que geralmente alimentam os algoritmos de IA. As ferramentas de IA também podem ser empregadas no processo de ciência de dados.

“ A ciência de dados é a aplicação de técnicas científicas e matemática para tomar decisões de negócios. Mais especificamente, tornou-se conhecido pelos processos de mineração de dados, aprendizado de máquina (ML) e inteligência artificial (IA) cada vez mais aplicados a conjuntos muito grandes (“grandes”) e frequentemente heterogêneos de conjuntos de dados semiestruturados e não estruturados.” 

E, enquanto a IA “visa treinar a tecnologia para imitar com precisão ou – em alguns casos – exceder as capacidades dos humanos”, hoje ela depende de um “aprendizado” de força bruta a partir de conjuntos de dados muito grandes que um cientista de dados ou profissional similar organizou. , e algoritmos escritos ou guiados para, para aplicar a um aplicativo relativamente restrito.

Por exemplo, um cientista de dados pode ser responsável por integrar feeds de dados em tempo real no ambiente econômico e físico e feeds de opinião do consumidor de mídia social, com demanda operacional, entrega, fornecimento e dados de fabricação. Um cientista de dados também pode escrever e usar algoritmos de aprendizado de máquina (ML) de IA para otimizar e prever a resposta do negócio a esses vários fatores.

O que é ciência de dados?

A ciência de dados lida com grandes volumes de dados, combinando ferramentas como matemática e estatística e técnicas modernas, como programação especializada, análises avançadas e ML para descobrir padrões e obter informações valiosas que orientam a tomada de decisões, o planejamento estratégico e outros processos.

A disciplina aplica ML a números, imagens, áudio, vídeo, texto, etc. para produzir resultados preditivos e prescritivos.

O ciclo de vida da ciência de dados abrange vários estágios:

Aquisição de dados : envolve a coleta de dados brutos, estruturados e não estruturados, incluindo dados de clientes, arquivos de log, vídeo, áudio, imagens, internet das coisas (IoT), mídia social e muito mais. Os dados podem ser extraídos de uma infinidade de fontes relevantes usando diferentes métodos, como web scraping, entrada manual e dados em tempo real transmitidos de sistemas e dispositivos. 

Processamento e armazenamento de dados : envolve a limpeza, transformação e classificação dos dados usando modelos ETL (extrair, transformar, carregar) ou outros métodos de integração de dados. As equipes de gerenciamento de dados estabelecem processos e estruturas de armazenamento, considerando os diferentes formatos de dados disponíveis. Os dados são preparados para garantir que dados de qualidade sejam carregados em data lakes , data warehouses ou outros repositórios para serem usados em análises , ML e modelos de aprendizado profundo .

Análise de dados : é aqui que os cientistas de dados examinam os dados preparados para padrões, intervalos, distribuições de valor e vieses para determinar sua relevância para análise preditiva e ML. O modelo gerado pode ser responsável por fornecer informações precisas que facilitam decisões de negócios eficientes para alcançar escalabilidade.

Comunicação : Nesta etapa final, as ferramentas de visualização de dados são usadas para apresentar os resultados da análise na forma de gráficos, tabelas, relatórios e outros formatos legíveis que facilitam a compreensão. A compreensão dessas análises promove a inteligência de negócios.

O que é inteligência artificial?

AI é um ramo da ciência da computação preocupado com a simulação de processos de inteligência humana por máquinas inteligentes programadas para pensar como humanos e imitar suas ações.

Isso abrange não apenas o ML, mas também a funcionalidade de percepção da máquina , como visão, som, toque e outros recursos de detecção de e além das capacidades humanas. Por exemplo, aplicações de sistemas de IA incluem ML, reconhecimento de fala, processamento de linguagem natural (NLP) e visão de máquina.

A programação de IA envolve três habilidades cognitivas: aprendizado, raciocínio e autocorreção.

Aprendizagem : esta parte da programação de IA concentra-se na aquisição de dados e na criação de algoritmos ou regras que usa para obter insights acionáveis dos dados. As regras vão direto ao ponto, com instruções passo a passo para realizar tarefas específicas.

Raciocínio : Este aspecto da programação de IA está relacionado com a escolha do algoritmo certo para um determinado resultado predeterminado.

Autocorreção : esse aspecto da programação de IA refina e desenvolve continuamente os algoritmos existentes para garantir que seus resultados sejam os mais precisos possíveis.

A inteligência artificial também é amplamente dividida em IA fraca e IA forte.

IA fraca : também chamada de IA estreita ou inteligência artificial estreita (ANI). Esse tipo de IA é treinado para executar tarefas específicas. A IA desenvolvida até o momento se enquadra nessa categoria, impulsionando o desenvolvimento de aplicativos como assistentes digitais, como Siri e Alexa, e veículos autônomos.

IA forte : compreende a inteligência artificial geral (AGI) e a superinteligência artificial (ASI). AGI envolveria uma máquina com inteligência igual à dos humanos, com autoconsciência e consciência para resolver problemas, aprender e planejar o futuro. ASI destina-se a exceder a inteligência e capacidade do cérebro humano. A IA forte ainda é totalmente teórica e talvez improvável de ser alcançada, exceto por meio de mimetismo avançado ou algum tipo de fusão biológica.

Ciência de dados versus inteligência artificial: principais semelhanças e diferenças

As semelhanças e diferenças entre ciência de dados e IA são melhor compreendidas por meio da clareza de dois conceitos-chave:

Interdependência comum: a ciência de dados normalmente faz uso de IA em suas operações e vice-versa, e é por isso que os conceitos costumam ser usados de forma intercambiável. No entanto, a suposição de que são iguais é falsa, porque a ciência de dados não representa a inteligência artificial. 

Definição básica : a ciência de dados moderna envolve a coleta, organização e análise preditiva ou prescritiva de dados baseada em ML, enquanto a IA abrange essa análise ou recursos avançados de percepção de máquina que podem fornecer dados para um sistema de IA.

1. Processo : A IA envolve processamento complexo e de alto nível, destinado a prever eventos futuros usando um modelo preditivo; ciência de dados envolve pré-processamento de dados, análise, visualização e previsão. 
2. Técnicas : A IA utiliza técnicas de aprendizado de máquina aplicando algoritmos de computador; A ciência de dados usa ferramentas de análise de dados e métodos de estatística e matemática para executar tarefas.
3. Objetivo : O principal objetivo da inteligência artificial é alcançar a automação e obter operação independente, eliminando a necessidade de entrada humana. Mas para a ciência de dados, é encontrar os padrões ocultos nos dados.
4. Modelos : Os modelos de inteligência artificial são projetados com o objetivo de simular a compreensão e a cognição humanas. Na ciência de dados, os modelos são construídos para produzir insights estatísticos necessários para a tomada de decisões.