¿Cuál es la conexión entre la ciencia de datos y la inteligencia artificial? ¿Es aprendizaje automático?

El objetivo principal de la IA es infundir inteligencia a las máquinas. Esto incluye la visión por computadora (para ayudar a los agentes a ver el mundo que lo rodea), el procesamiento del lenguaje (habla y procesamiento de texto) para ayudar al agente a comprender el texto y el habla humanos y también a responder a ellos de forma más natural. Machine Learning ayuda a los agentes a aprender y mejorar su rendimiento al igual que lo hacen los humanos.

Todos estos campos juntos constituyen Inteligencia Artificial cuyo objetivo es imitar la inteligencia humana o, en otras palabras, infundir inteligencia a los agentes (robots) para reemplazar a los humanos en todos los aspectos.

La minería de datos, la ingeniería de datos y la ciencia de datos utilizan algoritmos de aprendizaje estadístico (aprendizaje automático) para extraer inteligencia de los datos. Para la perspectiva de un agente, esta inteligencia puede ayudar a mejorar su rendimiento.

Hay varias áreas menos exploradas de IA que todavía estoy tratando de aprender.

Básicamente sí.

La ciencia de datos es el uso de métodos estadísticos para encontrar patrones en los datos.

El aprendizaje automático estadístico utiliza las mismas matemáticas que la ciencia de datos, pero lo integra en algoritmos que mejoran por sí mismos.

La inteligencia artificial es el campo general de los “algoritmos de apariencia inteligente” de los cuales el aprendizaje automático es la frontera principal en este momento.

La Inteligencia Artificial se enfoca en comprender las habilidades humanas básicas, como la visión, el habla, el lenguaje, la toma de decisiones y otras tareas complejas, y el diseño de máquinas y software para emular estos procesos. Algunos roles de AI están más enfocados en la investigación y se concentran en encontrar el modelo correcto para resolver la tarea, mientras que otros están más enfocados en la capacitación, el monitoreo y la implementación de sistemas de AI en la producción.

Lo que hacen los científicos de datos en la industria varía considerablemente. Los científicos de datos a menudo interactúan con equipos internos (y en ocasiones externos) para ayudar a tomar decisiones directas que impulsan los negocios. Los científicos de datos también están directamente involucrados en la construcción de productos de datos. El día a día para los científicos de datos puede implicar la limpieza y manipulación de gran cantidad de datos, el alcance y la prueba de proyectos de alto retorno de la inversión, la creación de algoritmos personalizados y la comunicación de resultados al equipo y a los clientes de la empresa.

Para obtener un desglose más extenso de la ciencia de datos, la ingeniería de datos y la inteligencia artificial, consulte esta publicación.

Por ejemplo, proyectos de aprendizaje automático en Ciencia de datos, Ingeniería de datos e Inteligencia artificial, consulte esta publicación.

Es posible que desee leer estas respuestas para obtener una imagen más grande

• ¿Cuál es la diferencia entre análisis de datos, análisis de datos, minería de datos, ciencia de datos, aprendizaje automático y Big Data?
• ¿Cuáles son las principales diferencias entre la inteligencia artificial y el aprendizaje automático? ¿El aprendizaje automático es parte de la inteligencia artificial?
• ¿Cuáles son las diferencias entre la ciencia de datos y la inteligencia artificial?
• ¿Cuál es la diferencia entre aprendizaje automático, inteligencia artificial y PNL?

Para responderlo brevemente, “cuantos más datos tenga, mejor podrá predecir”

Al hacer una pregunta así, supondré que no tiene información de fondo sobre inteligencia artificial y aprendizaje automático. Así que vamos con un ejemplo. Imagínese una foto que incluye teléfono, televisión y nevera y le digo que esta foto incluye la máquina X. Entonces responde por mí, ¿cuál de esos es la máquina X?

Sin embargo, si te muestro otra imagen que incluye reloj, auriculares y televisión, y digo que esta foto también incluye x máquina. ¿Sabes decirme cuál es la máquina X?

Pero si ambos televisores fueran televisores LED completamente nuevos, entonces no sabría que un televisor viejo y grande también es una máquina de hacha.

Aún así, es posible que no sepa que, digamos, el iPad no es una máquina de hacha, porque ambos tienen pantallas. Entonces también necesita aprender que no es una máquina x.

Entonces, cuantos más ejemplos tenga, mejor podrá aprender el mundo que lo rodea.

El aprendizaje automático y la inteligencia artificial no son lo mismo. La inteligencia artificial es la construcción de tecnología que se comporta como un ser humano. Los autos sin conductor, Siri, las casas inteligentes y muchas otras tecnologías emergentes son ejemplos de IA.

El aprendizaje automático es un subconjunto de inteligencia artificial que utiliza algoritmos para aprender de conjuntos de datos. Los algoritmos son esencialmente una serie de pasos que conducen a la finalización de una tarea. Utilizando datos y algoritmos, las tecnologías de ML hacen predicciones inteligentes o realizan acciones.

El aprendizaje automático intenta encontrar patrones en cualquier tipo de datos, sin importar si se trata de una imagen, una colección de medidas u opciones para elegir. Esos patrones se usan para predecir algo, encontrar grupos o decidir sobre equivalencias.

Por ejemplo: entrena con miles de imágenes de gatos y luego usa la red neuronal entrenada para decidir si una imagen no clasificada contiene un gato.

Si desea saber más, lea mi libro electrónico sobre Inteligencia Artificial Aplicada con Python y TensorFlow.

La inteligencia humana se basa en lo que leemos, observamos, aprendemos, sentimos y experimentamos. Es nuestra capacidad de almacenar una gran cantidad de datos, acumulados a lo largo de los años y correlacionar algunos puntos de datos para responder una determinada pregunta, lo que nos hace inteligentes. Usted, por ejemplo, descubrió que quora sería un buen lugar para obtener su respuesta.

Para que las máquinas puedan replicar la inteligencia humana, necesitarán absorber una gran cantidad de datos y acceder a ciertos puntos de datos correlacionados en un momento dado para tomar una decisión inteligente.

La ciencia de datos ayuda con la “correlación” de datos, combinando múltiples puntos de datos para obtener información significativa de una gran cantidad de datos. Una máquina con tales capacidades será un buen punto de partida para la inteligencia artificial.

Los autos autónomos de Google recopilan gran cantidad de datos al monitorear el entorno a través de una variedad de sensores: cámaras infrarrojas, sensores de proximidad, por nombrar algunos. La máquina que conduce el automóvil correlaciona la información recopilada de esta gran cantidad de datos para tomar una decisión inteligente.

No para quedar atrapado en las etiquetas, pero mis glosas en los términos son que la IA es un intento de hacer que las computadoras piensen como seres humanos, verrugas y todo mientras el aprendizaje automático es un intento de hacer que las computadoras se programen para tareas específicas.
Históricamente, muchos de los primeros investigadores de IA intentaron experimentos que tendrían una relevancia empresarial limitada, pero que eran importantes para comprender los procesos de pensamiento. Los pioneros del aprendizaje automático abandonaron la parte difícil de la IA y se concentraron en aquellas áreas donde las máquinas no inteligentes podrían proporcionar una recuperación más rápida.
Entonces … no estoy seguro de que haya una conexión entre la ciencia de datos y la IA; en biología podríamos llamarlo evolución convergente.

Big Data:

Big Data se refiere a enormes volúmenes de datos que no se pueden procesar de manera efectiva con las aplicaciones tradicionales que existen. El procesamiento de Big Data comienza con los datos sin procesar que no se agregan y que a menudo es imposible almacenar en la memoria de una sola computadora

Análisis de datos:

Data Analytics es la ciencia de examinar datos en bruto con el propósito de sacar conclusiones sobre esa información.

Análisis de datos:

El análisis de datos implica la aplicación de un proceso algorítmico o mecánico para derivar ideas. Por ejemplo, ejecutar una serie de conjuntos de datos para buscar correlaciones significativas entre sí.

http://kosmiktechnologies.com/da …

He estado contemplando esta pregunta durante unos días, sintiendo que la respuesta obvia era demasiado superficial y que debería haber algo significativo y profundo que decir. He concluido que eso estaría mal.

La conexión entre la ciencia de datos y la inteligencia artificial es, de hecho, el aprendizaje automático, ya que es la rama de la inteligencia artificial en la que se crean aprendices a partir de datos. NO es la única rama de la IA que usa datos, pero es claramente la más relacionada.

Así que creo que la respuesta simple es la respuesta correcta.

Y como me gusta decir “El aprendizaje automático es la rama de la IA que realmente funciona”

Luis

La mayoría de las respuestas a continuación son casi correctas. Solo yendo un paso más allá, si Machine Learning hace la resolución de problemas, la deducción y el reconocimiento de patrones usando datos, así como el movimiento y la manipulación usando técnicas de visión por computadora / procesamiento de imágenes, etc.

Para progresar del aprendizaje automático a la inteligencia artificial, los aprendizajes de cada área por separado deben combinarse o coaprendirse de una manera totalmente sin supervisión con la otra área (más aún en un contexto totalmente diferente). Los éxitos y los fracasos deben aprenderse, volver a aplicarse de manera heterogénea cíclicamente. Al igual que la “cognición intuitiva” humana.

El automóvil autónomo no solo lee el tráfico (automóviles y señales de tráfico) con precisión, sino que también es capaz de reaccionar ‘lógicamente’ / ‘correctamente’ a un error humano del humano detrás del volante en el otro automóvil.

La ciencia de datos es necesaria pero no suficiente para desarrollar inteligencia artificial. No es aprendizaje automático. Puedo aconsejar ese enlace: https://mva.microsoft.com/en-us/ …

La inteligencia artificial es parte de la ciencia de datos.

Data Science no se trata solo de Machine Learning, sino que consiste en extraer los datos, limpiarlos, darle sentido, visualizar, etc.

Después de todo esto, si hay esperanzas de que se modelen los datos, entonces vaya a recoger la IA.

Data Science o Machine Learning es un SUBSET de Inteligencia Artificial.

El futuro de la inteligencia artificial y la ética en el camino hacia la súper inteligencia.