¿Cuál es exactamente la diferencia entre IA, aprendizaje automático y ciencia de datos? ¿Cómo puedo hacer una carrera en el mismo?

Para comprender claramente la diferencia entre IA, aprendizaje automático y ciencia de datos , debe tener una comprensión profunda de cada uno de estos campos. Estas son las formas más simples de definir los tres:

  • Inteligencia artificial

La inteligencia artificial es una rama de la informática que se centra en simular la inteligencia humana en las máquinas. John McCarthy , el padre de la IA, lo ha definido como “la ciencia y la ingeniería de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas informáticos inteligentes”.

En los términos más simples, la IA trata de crear máquinas que tengan la capacidad de pensar y actuar como humanos. Las computadoras programadas con IA han sido diseñadas para realizar actividades como reconocimiento de voz, resolución de problemas, planificación y aprendizaje.

El aprendizaje automático puede denominarse un subconjunto de la informática y a menudo se usa indistintamente con la Inteligencia Artificial debido a varias similitudes entre ellos. Según Arthur Samuel, el aprendizaje automático “le da a las computadoras la capacidad de aprender sin ser programado explícitamente”.

Entonces, en términos de conceptos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial tienen algunas similitudes. Pero el aprendizaje automático se centra más en permitir que las máquinas hagan uso de los datos para aprender y mejorar una tarea.

  • Ciencia de los datos

La ciencia de datos en los términos más simples es la ciencia impulsada por datos . Es el estudio de la información para descubrir de dónde provienen los datos y qué representa. Implica convertir los datos estructurados y no estructurados en algo útil mediante la generación de información procesable basada en patrones dentro de los datos.

En lo que respecta a la construcción de una carrera en estos campos, debe comprender a fondo los conceptos básicos involucrados en cada uno de ellos. Necesitará capacitación formal en estos temas para desarrollar una carrera en este campo. Busque cursos de ciencia de datos que también involucren aprendizaje automático. Manipal ProLearn es uno de ellos. Para el entrenamiento de IA, puede consultar los cursos disponibles en Udacity, Coursera, etc.

Buena suerte.

Es justo y simple. La IA en su conjunto es un conjunto del cual el aprendizaje automático es un subconjunto y la ciencia de datos adicional es un subconjunto del aprendizaje automático. Aunque es muy fácil decir que aprender IA te hará entender ML y DS, pero no es así. Es cierto, necesita una comprensión de ML para Data Science ya que la ciencia de datos no es más que el nivel superficial de los algoritmos de aprendizaje automático.

Hablando de carrera, hoy hay más de 100 cursos disponibles en línea (MOOCS, etc.) en IA, ML y ciencia de datos que puede tomar y avanzar aún más su conocimiento y, por lo tanto, su carrera. Pero para realmente hacer una gran carrera en cualquiera de estos, debería inscribirse en algún nivel en un curso o título universitario.

Espero que esto ayude.

La IA es básicamente la aplicación de la inteligencia humana en máquinas o, más precisamente, en computadoras. Hacemos que las computadoras hagan nuestra tarea, lo que hacíamos desde hace muchos años y las hacemos más inteligentes al hacer esas cosas al generar diferentes modelos y aplicar diferentes algoritmos.

El aprendizaje automático es la ciencia de las predicciones: clasificación y regresión. Generamos modelos que pueden realizar tareas como predicciones de un gran conjunto de datos o clasificar un conjunto de datos de la vida real para dos o más características.

Data Science es el estudio de los datos para obtener el máximo conocimiento de ellos. El aprendizaje automático es una técnica utilizada en Data Science para hacer predicciones y clasificación o, a veces, para agrupar datos no supervisados.

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