Para algumas pessoas, Inteligência Artificial (IA), Machine Learning e Data Science podem parecer conceitos similares, contudo, não são a mesma coisa. No contexto atual, em que a tecnologia está tão presente em nossas vidas entender esses tópicos é essencial.
Além disso, nesse artigo iremos apresentar a relação existente entre os três conceitos. Entenda como cada um contribui para o todo. Pronto para mergulhar nesse universo único da tecnologia?
IA, Machine Learning e Data Science: entenda os conceitos
Confira abaixo, a apresentação de cada um dos conceitos.
O que é inteligência artificial (IA)?
Recebe o nome de inteligência artificial (IA), o conjunto de tecnologias que possibilita aos computadores aprender, raciocinar e realizar diversas tarefas avançadas. Essas atividades, demandam inteligência humana para entender a linguagem, analisar dados e oferecer sugestões.
Essa tecnologia contempla diferentes disciplinas, como:
- Ciência da computação;
- Análise de dados;
- Estatística;
- Linguística;
- Engenharia de hardware e software;
- Neurociência;
- Psicologia.
Em suma, a IA atua ensinando caminhos para que os computadores realizem tarefas complexas realizadas pelos cérebros humanos. Permite que as máquinas aprendam coisas novas e desenvolvam ideias.
O que é Machine Learning?
A tecnologia de Machine Learning se baseia no treinamento da algoritmos em conjuntos de dados para chegar a um resultado. Com o escalonamento de dados é possível treinar os algoritmos para identificar um padrão ou reconhecer um objeto.
É um modelo de otimização que permite prever a resposta certa tendo como base amostras de dados de treinamento. Quanto mais alta for a qualidade dos dados de treinamento mais precisão terá o modelo.
O modelo de dados é ajustado durante o treinamento recebendo o nome de “processo de ajuste”. Nos casos em que o resultado não corresponde ao esperado, o algoritmo é treinado repetidamente para chegar à resposta correta. O algoritmo aprende com os dados até estar adequado ao que se espera.
O que é Data Science?
Data Science, em português Ciência de Dados, é uma área de estudos multidisciplinar baseada em conhecimentos de:
- Programação;
- Estatística;
- Matemática;
- Inteligência Artificial.
O objetivo é extrair valor de grandes volumes de dados, torna-se possível analisar dados estruturados e não estruturados. O objetivo é detectar padrões, fazer previsões e tomar decisões com base em informações concretas.
Os cientistas de dados utilizam uma boa variedade de técnicas e algoritmos para o tratamento de dados brutos em insights estratégicos. Essa análise vai além do tradicional integrando aprendizado de máquina e IA. É permitida uma abordagem mais ampla e automatizada para gerar conhecimento.
A relação entre IA, Machine Learning e Data Science
Ao decidir fazer algo temos:
- O motivo de fazermos (o porquê);
- O que será feito (o que);
- A forma como faremos (o como).
A seguir entenderemos como cada etapa se encaixar nesse padrão.
IA: O porquê
A IA é o “porquê” por ser um campo amplo e ambicioso. Tem como objetivo criar máquinas inteligentes, sistemas computacionais capazes de reconhecer imagens e articular decisões complexas.
Dessa forma, a IA é o motor para o andamento da cadeia como um todo. Para realizar esse porque é importante contar com ferramentas e disciplinas específicas que tornem essa uma realidade palpável.
Data Science: O “que”
Como pudemos ver acima, a IA é o porquê. Contudo, para que ela seja colocada em funcionamento é necessário que haja o “que”, ou seja o conteúdo. Nesse ponto entra a Data Science que atua limpando, analisando, processando e transformando um grande volume de dados brutos em insights.
É um verdadeiro trabalho de garimpo de dados para encontrar a melhor resposta para guiar as estratégias de negócio. Essa é a matéria-prima que serve de base para a construção da inteligência.
Machine Learning: O “como”
O ideal é construir um sistema sustentável que não atue apenas analisando dados, mas aprendendo com eles. Para que isso seja possível é preciso construir uma ponte entre a IA e o Data Science.
Com o Machine Learning é possível desenvolver algoritmos específicos para desenvolver padrões e melhorar o desempenho automaticamente. É realizado o tratamento de um grande volume de dados. Essa ferramenta é alimentada pelos dados gerados pela Data Science.
Conclusão
Os três termos estão interconectados e coexistem no mesmo universo. Dentre eles, a Inteligência Artificial é o conceito mais amplo, é o porquê objetivando a criação de máquinas inteligentes.
Por sua vez, o Data Science é o que, isto é, a base que permite converter dados brutos em insights. Já o Machine Learning é “como”, isto é, o mecanismo de aprendizado que possibilita a existência da IA.
Deve ficar claro, que IA, Data Science e Machine Learning não são a mesma coisa, porém, estão interconectados. Um depende do outro para que o todo seja concretizado.
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