Data Science e Inteligência Artificial são as duas tecnologias mais importantes do mundo atualmente. Embora a Data Science faça uso da Inteligência Artificial em suas operações, ela não representa completamente a IA. Neste artigo, entenderemos o conceito de ciência de dados versus inteligência artificial. Além disso, discutiremos como os pesquisadores de todo o mundo estão moldando a Inteligência Artificial moderna.
A Ciência de Dados e a Inteligência Artificial são as mais usadas de forma intercambiável. Embora a Ciência de Dados possa contribuir para alguns aspectos da IA, ela não reflete tudo. A Ciência de Dados é o campo mais popular do mundo atualmente. No entanto, a verdadeira Inteligência Artificial está longe de ser alcançável. Muitos consideram a Ciência de Dados contemporânea como Inteligência Artificial, porém isso não é simplesmente assim. Então, vamos explorar Ciência de Dados x Inteligência Artificial para limpar todas as suas confusões.
O que é Ciência de Dados ( Data Science )?
Data Science é a atual tecnologia dominante que conquistou indústrias em todo o mundo e provocou uma quarta revolução industrial no mundo de hoje. Isso é resultado da contribuição da explosão maciça de dados e da crescente necessidade das indústrias de confiar nos dados para criar produtos melhores.
Nós nos tornamos parte de uma sociedade baseada em dados. Estes se tornaram uma necessidade urgente de indústrias que precisam deles para tomar decisões cuidadosas.
A Ciência de Dados envolve vários campos subjacentes, como estatística, matemática e programação, portanto, é necessário que um cientista de dados seja proficiente neles para entender tendências e padrões nos dados. Esse grande requisito de habilidades fornece à Data Science uma curva de aprendizado acentuada. Além disso, é necessário que um cientista de dados possua um perfil analista, técnico e estatístico. Vamos abordar em outro artigo, quais os conhecimentos necessários para um cientista de dados de sucesso.
As várias etapas e procedimentos na Ciência de Dados envolvem extração, manipulação, visualização e manutenção de dados para prever a ocorrência de eventos futuros. Um cientista de dados deve ter um conhecimento sólido dos algoritmos de aprendizado de máquina. Esses algoritmos de aprendizado de máquina são Inteligência Artificial, que discutiremos mais adiante neste artigo.
As indústrias exigem que os cientistas de dados as ajudem a tomar as decisões necessárias baseadas em dados. Eles as auxiliam a avaliar seu desempenho e também sugerem as mudanças necessárias para aumentá-los. E também ajudam a equipe de desenvolvimento de produtos a adaptar pelos que atraem os clientes, analisando seu comportamento.
O que é inteligência artificial?
Inteligência Artificial é a inteligência que é possuída pelas máquinas. É modelado a partir da inteligência natural que é possuída por animais e humanos. Ela faz uso de algoritmos para executar ações autônomas. Essas ações são semelhantes as realizadas no passado e foram bem-sucedidas.
Muitos algoritmos tradicionais de Inteligência Artificial tinham objetivos explicitamente fornecidos, como foi o caso de algoritmos de localização de caminhos. No entanto, os algoritmos de IA contemporâneos, como os mais modernos, entendem os padrões e encontram a meta incorporada nos dados. A Inteligência Artificial também é utilizada em vários princípios de engenharia de software, com o objetivo de desenvolver soluções para os problemas existentes.
Recentemente, muitos gigantes da tecnologia, como Google, Amazon e Facebook, estão aproveitando a Inteligência Artificial para desenvolver sistemas autônomos. O exemplo mais famoso é o do AlphaGo do Google, esse sistema autônomo de jogo Go derrotou o Ke Jie, o jogador profissional AlphaGo número 1 do mundo. Este último fez uso das redes neurais artificiais modeladas a partir dos neurônios humanos que aprendem informações ao longo do tempo e executam ações.
Qual a diferença entre inteligência artificial e ciência de dados?
Vamos começar a explorar Ciência de Dados x Inteligência Artificial através dos pontos abaixo:
1. Restrições da IA contemporânea
A Inteligência Artificial e a Ciência de Dados podem ser usadas de forma intercambiável. Mas existem certas diferenças entre os dois campos. A IA contemporânea usada no mundo hoje é a ‘Inteligência Artificial Estreita’, sob essa forma de inteligência, os sistemas de computadores não têm total autonomia e consciência como seres humanos. Em vez disso, eles só podem executar tarefas para as quais foram treinados. Por exemplo, um AlphaGo pode derrotar o campeão número 1 do mundo, mas não saberá que está jogando o jogo AlphaGo. Ou seja, ele não tem uma mente consciente.
2. A Ciência de Dados é um procedimento abrangente
Data Science é a análise e estudo de dados. Um cientista de dados é responsável por tomar decisões que beneficiam as empresas. Além disso, seu papel varia de acordo com o setor. Nas suas funções e responsabilidades cotidianas, o principal requisito é pré-processar os dados, ou seja, executar a limpeza e transformação destes. Ele então analisa os padrões nos dados e usa técnicas de visualização para desenhar gráficos que sublinham os procedimentos analíticos. Em seguida, desenvolve modelos de previsão que encontram a probabilidade da ocorrência de eventos futuros (analise preditiva).
3. Inteligência Artificial é uma ferramenta para Data Scientist
Para um cientista de dados, a Inteligência Artificial é uma ferramenta ou um procedimento que está no topo de outras metodologias, usadas para analisar os dados. Isso é melhor analisado através da Hierarquia de Maslow, em que cada componente da pirâmide representa uma operação de dados que é realizada por um cientista de dados.
Várias funções e requisitos da empresa também destacam as principais diferenças entre Inteligência Artificial e Ciência de Dados. Por exemplo, várias empresas exigem posições de IA pura, como Deep Learning Scientist, Machine Learning Engineer, PNL Scientist etc. Esses requisitos são principalmente para o desenvolvimento de produtos que vivem e respiram na IA. Muitas dessas funções exigem ferramentas de ciência de dados, como R e Python, para executar várias operações de dados, mas também exigem conhecimentos adicionais em ciência da computação.
Um cientista de dados, por outro lado, ajuda a empresa e os negócios a tomar decisões cuidadosas baseadas em dados. Ele é responsável por extrair dados usando consultas SQL e NoSQL, limpando várias anomalias nos dados, analisando seus padrões e aplicando modelos preditivos para gerar insights futuros. Além disso, com base nos requisitos, um Data Scientist também utiliza ferramentas de IA, como os algoritmos de Deep Learning, que executam classificação e previsão rigorosas nos dados.
Ciência de Dados versus Inteligência Artificial – diferença principal
A Ciência de Dados é um processo abrangente que envolve pré-processamento, análise, visualização e previsão. Por outro lado, a IA é a implementação de um modelo preditivo para prever eventos futuros.
A Data Science é composta por várias técnicas estatísticas, enquanto a IA faz uso de algoritmos de computador.
As ferramentas envolvidas na Ciência de Dados são muito mais do que as usadas na IA. Isso ocorre porque a Data Science envolve várias etapas para analisar dados e gerar insights a partir deles.
A Ciência de Dados trata de encontrar padrões ocultos nos dados, enquanto a IA tem a ver com conferir autonomia ao modelo de dados.
A Ciência de dados não envolve um alto grau de processamento científico em comparação com a IA.
Conclusão
Nesta Ciência de Dados x Inteligência Artificial, conhecemos os dois termos usados de forma intercambiável. A Inteligência Artificial é um domínio amplo que ainda é amplamente inexplorado. A Ciência de Dados é um campo que utiliza a IA para gerar previsões, mas também se concentra na transformação de dados para análise e visualização. Por fim, concluímos que, embora a Ciência de Dados seja um trabalho que realiza análise de dados, a Inteligência Artificial é uma ferramenta para criar produtos melhores e conceder autonomia a eles.
