Inteligência Artificial

Técnica 101: A Diferença entre dados ciência e inteligência artificial

Ciência de dados e inteligência artificial são duas tecnologias que estão transformando o mundo. Enquanto a inteligência artificial impulsiona as operações de ciência de dados, a ciência de dados não é totalmente dependente da IA.

A Data Science está liderando a quarta revolução industrial. Esta era viu enormes quantidades de dados sendo gerados por pessoas diariamente e a ciência de dados fornece uma maneira para as empresas capitalizarem esses dados disponíveis. Nossa sociedade agora se tornou tão orientada por dados que cada decisão importante é um movimento calculativo baseado em dados. Ciência de dados é uma combinação de matemática, estatística e programação. Isso ajuda os cientistas de dados a identificar padrões em pilhas de dados.

Um cientista de dados requer as habilidades certas para extrair, manipular, visualizar e manter os dados para prever a ocorrência de eventos futuros. A ciência de dados também requer algoritmos de aprendizado de máquina, o que resulta na dependência da IA.

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A inteligência artificial torna as máquinas inteligentes. A tecnologia é inspirada na inteligência natural dos humanos e funciona em algoritmos que realizam ações automatizadas. Essas funções reproduzem o comportamento humano e concluem a tarefa.

A diferença entre IA e ciência de dados

A diferença entre ciência de dados e análise de dados | Blog Cetax
  1. Inteligência artificial e ciência de dados podem funcionar de forma intercambiável. Mas a IA contemporânea ou inteligência artificial estreita que é usada no mundo de hoje não tem total autonomia e consciência como os seres humanos.
  2. Ciência de dados é a análise e estudo de dados e um cientista de dados é responsável por extrair insights que ajudam as empresas a tomar decisões. Por definição, o papel de um cientista de IA e de um cientista de dados é diferente.
  3. Para cientistas de dados, a IA é uma ferramenta que os ajuda a realizar análises de dados. Dependendo dos requisitos da empresa, a necessidade de IA varia. Os empregos de ciência de dados exigem o conhecimento de linguagens de ML, como R e Python, para realizar várias operações de dados e especialização em ciência da computação.
  4. A ciência de dados usa mais ferramentas além da IA. Isso ocorre porque a ciência de dados envolve várias etapas para analisar dados e gerar insights.
  5. Os modelos de ciência de dados são construídos para percepções estatísticas, enquanto a IA é usada para construir modelos que imitam a cognição e a compreensão humana.

A inteligência artificial é um domínio amplo que ainda está em suas fases iniciais. Embora as tecnologias de aprendizado de máquina e aprendizagem profunda sejam usadas para algumas funções da ciência de dados, o escopo do trabalho da ciência de dados difere muito daquele de um engenheiro ou cientista de IA. A IA requer um alto grau de processamento científico em comparação com a ciência de dados.

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Grandes gigantes da tecnologia como Google, Amazon e Facebook estão competindo para desenvolver IA para alimentar sistemas autônomos. AlphaGo do Google é o exemplo mais popular disso. Os setores de hoje exigem ciência de dados e inteligência artificial. A ciência de dados os ajudará a tomar as decisões baseadas em dados necessárias e avaliar seu desempenho no mercado, enquanto a inteligência artificial ajudará as indústrias a trabalhar com dispositivos e softwares mais inteligentes que minimizarão a carga de trabalho e otimizarão todos os processos para melhorar a inovação.

Fonte: Analytics Insight

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