Ciência de dados versus aprendizado de máquina: qual é a diferença?

Embora a ciência de dados e o aprendizado de máquina estejam relacionados, são campos muito diferentes. Em poucas palavras, a ciência de dados traz estrutura para o big data, enquanto o aprendizado de máquina se concentra em aprender com os próprios dados. Este post se aprofundará nas nuances de cada campo.

A ciência de dados é um campo amplo e multidisciplinar que extrai valor dos enormes conjuntos de dados atuais. Ela usa ferramentas avançadas para analisar dados brutos, reunir um conjunto de dados, processá-los e desenvolver insights para criar significado. As áreas que compõem o campo de ciência de dados incluem mineração, estatística, análise de dados, modelagem de dados, modelagem de aprendizado de máquina e programação.

Em última análise, a ciência de dados é usada na definição de novos problemas de negócios que as técnicas de aprendizado de máquina e a análise estatística podem ajudar a resolver. A ciência de dados resolve um problema de negócios ao entender o problema, conhecer os dados necessários e analisar os dados para ajudar a resolver o problema do mundo real.

O aprendizado de máquina (ML) é um subconjunto da inteligência artificial (IA) que se concentra em aprender com o que a ciência de dados produz. Requer ferramentas de ciência de dados para primeiro limpar, preparar e analisar big data não estruturados. O aprendizado de máquina pode, então, “aprender” com os dados para criar insights que melhorem o desempenho ou informem previsões.

Assim como os seres humanos podem aprender por meio da experiência, em vez de simplesmente seguir instruções, as máquinas podem aprender aplicando ferramentas à análise de dados. O aprendizado de máquina trabalha em um problema conhecido com ferramentas e técnicas, criando algoritmos que permitem que uma máquina aprenda com dados por meio da experiência e com o mínimo de intervenção humana. Ele processa enormes quantidades de dados que um ser humano não seria capaz de processar durante toda uma vida e evolui à medida que mais dados são processados.

Na maioria das empresas, encontrar, limpar e preparar os dados adequados para análise pode levar até 80% do dia de um cientista de dados. Embora possa ser tedioso, é crítico fazer tudo certo.

Dados de várias fontes, coletados de diferentes formas, exigem entrada e compilação de dados. Isso pode ser facilitado hoje com data warehouses virtuais que possuem uma plataforma centralizada onde dados de diferentes fontes podem ser armazenados.

Um desafio na aplicação da ciência de dados é identificar problemas de negócioss pertinentes. Por exemplo, o problema está relacionado à queda na receita ou a gargalos de produção? Você está procurando um padrão que suspeita que esteja lá, mas que é difícil de detectar? Outros desafios incluem comunicar resultados aos stakeholders não técnicos, garantir segurança de dados, possibilitar colaboração eficiente entre cientistas de dados e engenheiros de dados e determinar métricas apropriadas de principais indicadores de desempenho (KPIs).

Com o aumento dos dados provenientes das redes sociais, sites de comércio eletrônico, pesquisas na internet, pesquisas e outros, surgiu um novo campo de estudo baseado em big data. Esses vastos conjuntos de dados, que continuam aumentando, permitem que as organizações monitorem padrões e comportamentos de compra e façam previsões.

No entanto, como os conjuntos de dados não são estruturados, pode ser complicado e demorado interpretar os dados para a tomada de decisão. É aí que entra a ciência de dados.

O termo ciência de dados foi usado pela primeira vez na década de 1960, quando era intercambiável com a frase “ciência da computação”. "Ciência de dados" foi usada pela primeira vez como uma disciplina independente em 2001. Tanto a ciência de dados quanto o aprendizado de máquina são usados por engenheiros de dados e em quase todos os setores.

As áreas evoluíram de forma que, para atuar como um analista de dados que visualiza, gerencia e acessa dados, você precisa conhecer a Structured Query Language (SQL), além de matemática, estatística, visualização de dados (para apresentar os resultados aos stakeholders) e mineração de dados. Também é necessário conhecer técnicas de limpeza e processamento de dados. Como os analistas de dados geralmente criam modelos de aprendizado de máquina, o conhecimento de programação e IA também é valioso, bem como matemática, estatística, visualização de dados (para apresentar resultados aos stakeholder) e mineração de dados. Também é necessário conhecer técnicas de limpeza e processamento de dados. Como os analistas de dados geralmente criam modelos de aprendizado de máquina, o conhecimento de programação e IA também é valioso.

A ciência de dados é amplamente usada em vários setores e governos, onde ajuda a gerar lucros, inovar produtos e serviços, melhorar a infraestrutura e os sistemas públicos e muito mais.

Alguns exemplos de casos de uso de ciência de dados incluem:

• Um banco internacional usa modelos de risco de crédito com tecnologia de ML para conceder empréstimos mais rápidos por meio de um aplicativo móvel.
• Um fabricante desenvolveu sensores poderosos produzidos por impressão 3D para guiar veículos autônomos.
• A ferramenta de análise estatística de incidentes de um departamento de polícia ajuda a determinar quando e onde alocar os policiais para a prevenção mais eficiente do crime.
• Uma plataforma de avaliação médica baseada em IA analisa registros médicos para determinar o risco de acidente vascular cerebral (AVC) de um paciente e prever as taxas de sucesso do plano de tratamento.
• As empresas de saúde estão usando ciência de dados para previsão de câncer de mama e outros usos.
• Uma empresa de transporte de passageiros por aplicativo usa análise de big data para prever a oferta e demanda, para que eles possam ter motoristas nos locais mais populares em tempo real. A empresa também usa ciência de dados em forecasting, inteligência global, mapeamento, preços e outras decisões de negócios.
• Uma conglomeração de comércio eletrônico utiliza análise preditiva de dados em seu mecanismo de recomendação.
• Uma empresa de hotelaria online usa ciência de dados para garantir a diversidade em suas práticas de contratação, melhorar os recursos de pesquisa e determinar preferências de hospedeiro, entre outros insights significativos. A empresa tornou seus dados de código aberto e treina e capacita os funcionários para aproveite os insights baseados em dados.
• Uma grande empresa de mídia online utiliza ciência de dados para desenvolver conteúdo personalizado, aprimorar o marketing por meio de anúncios direcionados e atualizar continuamente os fluxos de música, entre outras decisões de automação.

O início do aprendizado de máquina, e o próprio nome, surgiu na década de 1950. Em 1950, o cientista de dados Alan Turing propôs o que hoje chamamos de Teste de Turing, que fez a pergunta: "As máquinas pensam?" O teste é se uma máquina pode conversar sem que um ser humano perceba que é uma máquina. Em um nível mais amplo, pergunta se as máquinas podem demonstrar inteligência humana. Isso levou à teoria e ao desenvolvimento da IA.

O cientista de computação da IBM, Arthur Samuel, cunhou a expressão "aprendizado de máquina" em 1952. Ele escreveu um programa de jogo de damas naquele mesmo ano. Em 1962, um mestre de damas jogou contra o programa de aprendizado de máquina em um computador IBM 7094, e o computador venceu.

Atualmente, o aprendizado de máquina evoluiu ao ponto de que os engenheiros precisam conhecer matemática aplicada, programação de computadores, métodos estatísticos, conceitos de probabilidade, estrutura de dados e outros fundamentos da ciência da computação, além de ferramentas de big data, como Hadoop e Hive. É desnecessário conhecer SQL, já que os programas são escritos em R, Java, SAS e outras linguagens de programação. Python é a linguagem de programação mais comum usada em aprendizado de máquina.

Aprendizado de máquina e deep learning são subconjuntos da IA. O deep learning ensina os computadores a processar dados da mesma forma que o cérebro humano. Ele pode reconhecer padrões complexos em texto, imagens, sons e outros dados e criar insights e previsões precisas. Os algoritmos de deep learning são redes neurais modeladas de acordo com o cérebro humano.

Subcategorias do aprendizado de máquina

Alguns dos algoritmos de aprendizado de máquina mais usados incluem regressão linear, regressão logística, árvore de decisão, algoritmo de máquina de vetores de suporte (SVM), algoritmo Naïve Bayes e algoritmo KNN. Pode ser aprendizagem supervisionada, aprendizagem não supervisionada ou aprendizagem por reforço.

Os engenheiros de aprendizado de máquina podem se especializar em processamento de linguagem natural e computer vision, tornar-se engenheiros de software focados em aprendizado de máquina e muito mais.

Existem algumas preocupações éticas em relação ao aprendizado de máquina, como a privacidade e a forma como os dados são usados. Dados não estruturados foram coletados de sites de redes sociais sem o conhecimento ou consentimento dos usuários. Embora os contratos de licença especifiquem como esses dados podem ser usados, muitos usuários de redes sociais não leem essas letras miúdas.

Outro problema é que nem sempre sabemos como os algoritmos de aprendizado de máquina funcionam e “tomam decisões”. Uma solução para isso pode ser lançar programas de aprendizado de máquina como código aberto, para que as pessoas possam verificar o código-fonte.

Alguns modelos de aprendizado de máquina usaram conjuntos de dados com dados com viés, que são repassados para os resultados do aprendizado de máquina. Responsabilidade no aprendizado de máquina refere-se a quanto uma pessoa pode ver e corrigir o algoritmo e quem é responsável se houver problemas com o resultado.

Algumas pessoas se preocupam com a possibilidade de a IA e o aprendizado de máquina eliminarem empregos. Embora possa mudar os tipos de trabalhos disponíveis, espera-se que o aprendizado de máquina crie cargos novos e diferentes. Em muitos casos, ela lida com trabalho rotineiro e repetitivo, liberando os seres humanos para passarem para trabalhos que exigem mais criatividade e têm um maior impacto.

Empresas conhecidas que usam aprendizado de máquina incluem plataformas de redes sociais, que reúnem grandes quantidades de dados e, em seguida, usam o comportamento anterior de uma pessoa para prever seus interesses e desejos. As plataformas, então, usam essas informações e modelagem preditiva para recomendar produtos, serviços ou artigos relevantes.

As empresas de assinatura de vídeo sob demanda e seus mecanismos de recomendação são outro exemplo de uso de aprendizado de máquina, assim como o rápido desenvolvimento de carros autônomos. Outras empresas que utilizam o aprendizado de máquina são empresas de tecnologia, plataformas de computação em nuvem, empresas de roupas e equipamentos atléticos, fabricantes de veículos elétricos, empresas de aviação espacial e muitas outras.

A prática da ciência de dados traz desafios. Pode haver dados fragmentados, uma escassez de habilidades de ciência de dados e ferramentas, práticas e frameworks para escolher entre as que têm padrões rígidos de TI para treinamento e implementação. Também pode ser um desafio operacionalizar modelos de ML com precisão pouco clara e previsões difíceis de auditar.

O portfólio de produtos de ciência de dados e ciclo de vida de IA da IBM baseia-se em nosso compromisso de longa data com tecnologias de código aberto. Ele inclui uma variedade de recursos que permitem às empresas liberar o valor de seus dados de novas maneiras.

O watsonx é um portfólio de produtos de IA que acelera o impacto da IA generativa nos fluxos de trabalho essenciais para impulsionar a produtividade. O portfólio compreende três componentes poderosos: o watsonx.ai studio para novos modelos de base, IA generativa e aprendizado de máquina; o armazenamento adequado ao objetivo do watsonx.data para a flexibilidade de um data lake e o desempenho de um data warehouse; além do toolkit watsonx.governance, para permitir fluxos de trabalho de IA construídos com responsabilidade, transparência e explicabilidade.

Juntos, o watsonx oferece às organizações a capacidade de:

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