Conexão entre ciência de dados, aprendizado de máquina e inteligência artificial

Hoje em dia, termos como ciência de dados, aprendizado de máquina e inteligência artificial são chamados de equivalentes, embora estejam errados.

Abaixo você pode encontrar o que cada um representa:

  1. Ciência de dados

Simplificando, a ci√™ncia de dados se refere ao processo de extrair dados √ļteis dos dados. Essa abordagem interdisciplinar combina v√°rias √°reas da ci√™ncia da computa√ß√£o, processos e m√©todos cient√≠ficos e estat√≠stica para extrair dados de maneira automatizada.

Para reunir big data, que está intimamente relacionado ao campo, a ciência de dados usa uma ampla gama de técnicas, ferramentas e algoritmos coletados a partir dos campos. A educação em ciência de dados promove essas técnicas.

aprendizado de máquina de ciência de dados

  1. Aprendizado de m√°quina

No aprendizado de m√°quina (ML), m√©todos estat√≠sticos s√£o usados ‚Äč‚Äčpara capacitar as m√°quinas a aprender sem serem explicitamente planejadas.

O campo se concentra em aprender algoritmos a partir dos dados fornecidos, coletando informa√ß√Ķes e prevendo dados que n√£o foram analisados, com base nas informa√ß√Ķes coletadas. Em geral, o aprendizado de m√°quina √© baseado em tr√™s modelos b√°sicos de algoritmos de aprendizado:

  • algoritmos de aprendizado de m√°quina supervisionados
  • algoritmos de aprendizado de m√°quina n√£o supervisionados
  • algoritmos de aprendizado de m√°quina de refor√ßo
  • No primeiro modelo, h√° um conjunto de dados com entradas e sa√≠das. No segundo, a m√°quina aprende com um conjunto de dados que vem apenas com vari√°veis ‚Äč‚Äčde entrada. O modelo de aprendizado por refor√ßo usa algoritmos para selecionar uma a√ß√£o.

    aprendizado de máquina de ciência de dados

    1. Artificial Intelligent

    Embora seja um termo amplo, em sua essência, AI refere-se ao processo de fabricação de máquinas que permitem a simulação da função do cérebro humano.

    No cenário tecnológico moderno, a IA é dividida em duas áreas principais.

    O primeiro √© a IA geral, que se baseia na ideia de que um sistema pode lidar com tarefas como falar e traduzir, reconhecer sons e objetos, realizar transa√ß√Ķes comerciais ou sociais, etc. A outra AI refere-se a conceitos como carros sem motorista.

    aprendizado de máquina de ciência de dados

    Como todos esses campos se relacionam?

    O campo interdisciplinar da ci√™ncia de dados utiliza habilidades b√°sicas de uma ampla gama de campos, como aprendizado de m√°quina, estat√≠stica, visualiza√ß√£o etc. Ele nos permite identificar o significado e as informa√ß√Ķes apropriadas de grandes volumes de dados para tomar decis√Ķes informadas em tecnologia, ci√™ncia, neg√≥cios etc.

    Para uma visão mais simples da relação entre essas tecnologias, a IA é aplicada com base no aprendizado de máquina. E o aprendizado de máquina é uma parte da ciência de dados que se baseia em algoritmos e estatísticas para processar dados de várias fontes. Portanto, você pode dizer que a ciência de dados mescla um monte de algoritmos que foram adquiridos pelo aprendizado de máquina para desenvolver uma solução e, durante o processo, muitas idéias são emprestadas da experiência de domínios, estatística e matemática.