¿Cuáles son las diferencias entre la ciencia de datos y la inteligencia artificial?

¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos es la extracción de ideas relevantes de los datos. Utiliza varias técnicas de muchos campos como las matemáticas, el aprendizaje automático, la programación informática, el modelado estadístico, la ingeniería y visualización de datos, el reconocimiento y el aprendizaje de patrones, el modelado de incertidumbre, el almacenamiento de datos y la computación en la nube. La ciencia de datos no implica necesariamente grandes datos, pero el hecho de que los datos se están ampliando hace que los grandes datos sean un aspecto importante de la ciencia de datos.

La ciencia de datos es la técnica más utilizada entre AI, ML y en sí misma. Los profesionales de la ciencia de datos generalmente son expertos en matemáticas, estadísticas y programación (aunque no se requiere experiencia en los tres). Los científicos de datos resuelven problemas de datos complejos para sacar ideas y correlaciones relevantes para un negocio.

¿Qué es la inteligencia artificial (IA)?

La inteligencia artificial se refiere a la simulación de una función del cerebro humano por máquinas. Esto se logra mediante la creación de una red neuronal artificial que puede mostrar la inteligencia humana. Las funciones humanas principales que realiza una máquina de IA incluyen razonamiento lógico, aprendizaje y autocorrección. La inteligencia artificial es un campo amplio con muchas aplicaciones, pero también es una de las tecnologías más complicadas para trabajar. Las máquinas inherentemente no son inteligentes y, para que así sea, necesitamos mucha potencia informática y datos que les permitan simular el pensamiento humano.

Referencia: inteligencia artificial vs aprendizaje automático vs ciencia de datos

Conceptualmente son casi lo mismo. En mi experiencia, Data Science toma modelos que la investigación de IA ha descubierto y los aplica a la industria.

Análisis de datos:

En el análisis de datos, las personas intentan obtener información significativa de los datos disponibles. Intentan predecir ventas futuras, situaciones, valores, etc. a partir de los datos pasados ​​que tienen. Estos datos se pueden usar para tomar decisiones basadas en datos.

El pensamiento de un científico de datos gira en torno a:

¿De qué características depende mi objetivo?

¿Qué modelo se adapta mejor a este problema?

¿Cómo genero nuevas funciones que mi modelo pueda utilizar?

¿Cómo alcanzo mejores precisiones que mis colegas científicos de datos?

En general, utilizan los módulos y bibliotecas disponibles para experimentar su hipótesis sobre los datos y elaborar un algoritmo que nos brinde información significativa.

Mientras que en Inteligencia Artificial:

Las personas intentan crear sistemas inteligentes que puedan hacer tareas para los humanos (a veces incluso tareas que no podemos hacer). Se dedican a la investigación y elaboran algoritmos innovadores que están trayendo cambios masivos a nuestras vidas. Por ejemplo:

Autos sin conductor

Máquina traductora

Video vigilancia

La gente de IA intenta hacer más y más trabajos novedosos y humanos usando AI. Estos dominios hermanos van de la mano para tener un gran impacto en nuestro futuro.

Creo firmemente que la inteligencia artificial y el análisis de datos acelerarán los desarrollos en otros campos. El futuro será muy emocionante e increíble.

Fotos cortesía de imágenes de Google

La inteligencia artificial representa el ciclo de

percepción-> planificación-> acción-> feedback_perception

La ciencia de datos tiende a usar partes de este ciclo para resolver problemas específicos.

Percepción

La mayoría del trabajo en ciencia de datos está relacionado con la percepción en la que intentamos identificar patrones utilizando los datos.

Planificación

Podemos considerar la planificación de 2 partes,

  1. Encontrar posibles soluciones.
  2. Encontrar la solución óptima del conjunto de posibles soluciones.

En la ciencia de datos, tendemos a centrarnos en calcular el número 2 a partir de los datos, donde 1 generalmente es decidido por los científicos de datos o está limitado por la formulación del problema. Estos generalmente se consideran problemas de optimización.

Feedback_Perception

Hay algunos problemas en la ciencia de datos en los que el algoritmo necesita capacitación en tiempo real. Por lo tanto, tenemos algoritmos de aprendizaje en línea que tienden a adaptarse en función de la retroalimentación de las decisiones.

Básicamente, la IA es cuando tenemos un ciclo iterativo de todas estas cosas que se ejecutan juntas. En la ciencia de datos, tendemos a usar solo partes para resolver un problema específico.

La ciencia de datos es un término bastante general que describe el análisis y la manipulación de datos. La IA se describe más específicamente como aprendizaje automático, en el que los datos se analizan, a veces de forma repetitiva, mediante un software que “aprende”, a veces al cambiarse a sí mismo, pero con mayor frecuencia al cambiar los parámetros utilizados para evaluar los datos. La IA generalmente se reduce a un problema de optimización en el que encuentra los datos que mejor coinciden con una entrada en particular (como qué tan cerca está una firma de la que está en el archivo). Los datos se evalúan y, en el ejemplo de la firma, habría un umbral que la nueva firma tendría que calificar (usando un algoritmo de comparación) “lo suficientemente cerca”. Si se aprueba, la nueva firma podría agregarse / fusionarse con la imagen recordada para que aprenda las variaciones normales de su escritura.

Data Science se define como el estudio de datos: recopilar patrones en él, encontrar normalidad o anormalidad dentro de él. La Inteligencia Artificial se define más ampliamente como el estudio de la inteligencia y cómo recrearla en un entorno digital o, más generalmente, fabricado. La inteligencia artificial a menudo usa las herramientas de la ciencia de datos, y los campos a menudo coinciden en la inteligencia artificial destinada a realizar tareas específicas, sin embargo, hay áreas dentro de cada una que están más o menos divorciadas de la otra.

La IA se usa para realizar un procesamiento de orden extremadamente alto que depende de datos científicos o científicos; esto se usa para producir resultados o proyecciones de IA y también mecanismos y extrapolaciones de AI.