Entender a diferença entre ciência de dados, ML (aprendizado de máquina) e IA (inteligência artificial) é fundamental, embora todos sejam importantes para análises e outros usos corporativos. Então, veja o que cada um envolve e como combiná-los beneficia as organizações.
As organizações de hoje estão repletas de dados. Apenas uma década atrás, um gigabyte de dados ainda parecia uma grande quantidade. No entanto, hoje em dia, algumas grandes organizações estão gerenciando mais de um zettabyte. Portanto, para ter uma ideia de quantos dados são, se o seu laptop ou computador de mesa típico tiver um disco rígido de 1 TB dentro dele, um zettabyte é igual a um bilhão desses discos rígidos.
Como lidar com tantos dados?
Mas, como as organizações podem esperar obter algum valor comercial de tantos dados? Afinal, elas precisam ser capazes de analisá-lo e identificar agulhas de conhecimento valioso em um palheiro quase infinito. É aí que a combinação de ciência de dados, ML (aprendizado de máquina) e IA se tornou notavelmente útil. Contudo, você não precisa nem de um zettabyte de dados para que essas três coisas sejam relevantes.
Antigamente, isso era relegado a cantos esotéricos da academia e da pesquisa ou ao lado instável da TI e do gerenciamento de dados. No entanto, eles emergiram coletivamente como tópicos de tecnologia cruciais para organizações de todos os tipos e tamanhos em vários setores.
Contudo, muitas vezes ainda há confusão sobre a diferença de ciência de dados versus ML (aprendizado de máquina) versus IA e o que cada um envolve. Portanto, compreender a natureza e o propósito desses conceitos transformadores apontará o caminho para a melhor forma de aplicá-los para atender às necessidades prementes dos negócios.
Vejamos cada um deles, além de cada diferença entre ciência de dados versus ML (aprendizado de máquina) e IA. Então, confira como eles podem ser usados juntos.
O que é ciência de dados?
Embora os dados tenham sido fundamentais para a computação desde o início, um campo separado lidando especificamente com a análise de dados só surgiu muitas décadas depois. Ao invés dos aspectos técnicos do gerenciamento de dados, a ciência de dados se concentra em:
- Abordagens estatísticas;
- Métodos científicos;
- Técnicas avançadas de análise que tratam os dados como um recurso discreto, independentemente de como são armazenados ou manipulados.
Então, em sua essência, a ciência de dados visa extrair insights úteis dos dados. Contudo, atendendo aos requisitos específicos de executivos de negócios e outros usuários em potencial desses insights. Por exemplo:
O que os clientes estão interessados em comprar?
Como está o negócio com um determinado produto ou em uma região geográfica?
A pandemia de COVID-19 está sobrecarregando ou aumentando os recursos?
Essas são perguntas que podem ser respondidas usando matemática, estatística e análise de dados que fazem parte do processo de ciência de dados.
Tradicionalmente, as organizações dependiam de sistemas de inteligência de negócios para obter insights de seus crescentes conjuntos de dados. No entanto, os sistemas de BI dependem parcialmente de humanos para identificar tendências em planilhas, painéis ou gráficos. Entretanto, eles também são desafiados por pelo menos quatro dos Vs do big data:
- Volume;
- Velocidade;
- Variedade;
- Veracidade.
À medida que as organizações armazenam dados em quantidades crescentes e os coletam em velocidade crescente de uma ampla variedade de fontes de dados, em diferentes formatos e com diferentes níveis de qualidade de dados, as abordagens convencionais de armazenamento de dados e análise de negócios nas quais o BI é construído ficam aquém.
Vantagem competitiva
Em comparação, tome como exemplo as experiências de empresas de ponta, como Amazon, Google, Netflix e Spotify. Afinal, elas mostram como a aplicação dos aspectos fundamentais da ciência de dados pode ajudar a descobrir insights mais profundos que fornecem vantagens competitivas significativas sobre os rivais de negócios. Então, elas e outras organizações – bancos e seguradoras, varejistas, fabricantes e muitos outros – usam a ciência de dados para:
- identificar padrões em conjuntos de dados;
- localizar transações potencialmente anômalas;
- descobrir oportunidades perdidas com clientes;
- criar modelos preditivos de comportamento e eventos futuros.
Da mesma forma, os provedores de serviços de saúde contam com a ciência de dados para ajudar a diagnosticar condições médicas e melhorar o atendimento ao paciente. Enquanto isso, as agências governamentais a usam para fornecer notificação antecipada de situações potencialmente fatais e garantir a segurança de sistemas e infraestrutura críticos.
O trabalho de ciência de dados é feito principalmente por cientistas de dados. Embora não haja um consenso universal sobre a descrição do trabalho, este é o conjunto mínimo de habilidades que os cientistas de dados eficazes devem ter:
- uma firme compreensão de estatística e probabilidade;
- conhecimento de várias abordagens algorítmicas para analisar dados;
- a capacidade de usar várias ferramentas, tecnologias e técnicas para sondar grandes conjuntos de dados para obter os resultados analíticos desejados;
- recursos de visualização de dados para fornecer visibilidade dos insights derivados.
Trabalho em equipe
Como parte da equipe de ciência de dados, os cientistas de dados geralmente trabalham com engenheiros de dados. O intuito é facilitar a coleta e organização de dados de vários sistemas de origem, bem como analistas de negócios que entendem as necessidades de negócios em evolução, analistas de dados que entendem as características de conjuntos de dados em mudança e desenvolvedores que podem ajudar a colocar em produção os modelos analíticos gerados por aplicativos de ciência de dados.
Contudo, cada vez mais, esses modelos estão sendo chamados para fazer mais do que apenas fornecer um instantâneo de insights sobre o estado atual dos dados. Afinal, os cientistas de dados podem treinar algoritmos para aprender padrões, correlações e outras características sobre dados de amostra. Então, em seguida, analisar conjuntos de dados completos que eles não viram antes. Dessa forma, a ciência de dados tem contribuído para o crescimento da inteligência artificial e, em particular, o uso do aprendizado de máquina para apoiar os objetivos da IA.
O que é ML (aprendizado de máquina)?
Uma das características da inteligência é a capacidade de aprender com a experiência. Então, se as máquinas puderem identificar padrões nos dados, elas poderão usar esses padrões para gerar insights ou previsões sobre novos dados com os quais são executadas. Essa é a ideia fundamental por trás do aprendizado de máquina.
No entanto, o aprendizado de máquina depende de algoritmos que podem codificar o aprendizado de exemplos de bons dados em modelos. Os modelos podem ser usados para uma ampla gama de aplicações, como:
- classificar dados em categorias (“Esta imagem é um gato?”);
- prever um valor para alguns dados a partir de padrões previamente identificados (“Qual é a probabilidade de que esta transação seja fraudulenta ?”);
- identificar grupos em um conjunto de dados (“Que outros produtos posso recomendar para quem comprou este produto?”).
Portanto, os conceitos centrais do aprendizado de máquina estão incorporados nas ideias de classificação, regressão e agrupamento. Uma ampla variedade de algoritmos de aprendizado de máquina foi criada para executar essas tarefas em conjuntos de dados diferentes. Então, os algoritmos disponíveis incluem:
- árvores de decisão;
- máquinas de vetores de suporte;
- agrupamento K-means;
- K-vizinhos mais próximos;
- classificadores Naïve Bayes;
- florestas aleatórias;
- modelos de mistura gaussiana;
- regressão linear;
- regressão logística;
- análise de componentes principais e muitos outros.
Os cientistas de dados geralmente criam e executam os algoritmos. No entanto, algumas equipes de ciência de dados agora também incluem engenheiros de aprendizado de máquina, que ajudam a codificar e implantar os modelos resultantes.
Níveis de ML
O processo de aprendizado de máquina envolve diferentes tipos de aprendizado, com níveis variados de orientação por cientistas de dados e analistas. As principais alternativas são aprendizado:
- Supervisionado. Este começa com dados de treinamento rotulados por humanos que ajudam a instruir algoritmos sobre o que aprender;
- Não supervisionado. Ou seja, um método no qual um algoritmo é deixado para descobrir informações por conta própria usando dados de treinamento não rotulados;
- Por reforço. Aqui, permite-se que os algoritmos aprendam por tentativa e erro com instruções iniciais e supervisão contínua de cientistas de dados.
Ultimamente, nenhuma abordagem algorítmica gerou tanto entusiasmo e promessa quanto o uso de redes neurais artificiais. Assim como os sistemas biológicos nos quais são inspirados, as redes neurais compreendem neurônios que podem receber dados de entrada, aplicar pesos e ajustes de viés às entradas e, em seguida, alimentar as saídas resultantes para neurônios adicionais. Por meio de uma série complexa de interconexões e interações entre esses neurônios, a rede neural pode aprender ao longo do tempo como ajustar os pesos e vieses de forma a fornecer os resultados desejados.
Histórico
O que começou na década de 1950 simplesmente como uma única camada de neurônios no algoritmo perceptron evoluiu para uma abordagem muito mais complicada. Conhecida como aprendizado profundo, ela usa várias camadas para produzir resultados sofisticados e diferenciados. Essas redes neurais de várias camadas mostraram uma capacidade notável de aprender com grandes conjuntos de dados e permitir usos como reconhecimento facial, sistemas de conversação multilíngues, veículos autônomos e análises preditivas avançadas.
Com um impulso significativo de empresas encharcadas de dados como Google, Netflix, Amazon, Microsoft e IBM, o que antes parecia uma hipótese de pesquisa rapidamente se tornou o possível aqui e agora. Contudo, sua consolidação ocorreu no início dos anos 2000. A disponibilidade de big data, os recursos da ciência de dados e o poder do aprendizado de máquina não apenas fornecem respostas aos desafios organizacionais de hoje. Na verdade, também podem ajudar a superar o desafio de longa data de tornar a IA uma realidade completa.
O que é inteligência artificial?
A IA é uma ideia mais antiga que a própria computação: é possível criar máquinas que tenham a capacidade cognitiva dos humanos? A ideia tem inspirado acadêmicos, pesquisadores e escritores de ficção científica há muito tempo. No entanto, surgiu como uma busca prática em meados do século XX. Em 1950, o pioneiro da computação e conhecido decifrador de códigos Alan Turing apresentou um teste fundamental de inteligência de máquina, que ficou conhecido como Teste de Turing. Contudo, o termo inteligência artificial foi cunhado na proposta de uma conferência seminal de IA que ocorreu em Dartmouth em 1956.
Entretanto, a IA ainda continua sendo um sonho, pelo menos na forma que muitos imaginaram décadas atrás. Então, o conceito de uma máquina com toda a gama de capacidades cognitivas e intelectuais que as pessoas possuem é conhecido como inteligência artificial geral (AGI) ou, alternativamente, IA geral. Ninguém ainda construiu tal sistema, e o desenvolvimento da AGI pode estar a décadas de distância, se for viável.
Padrões de IA
No entanto, conseguimos lidar com tarefas restritas de IA. A Cognilytica definiu sete padrões de IA que se concentram em necessidades específicas de percepção, previsão ou planejamento. Por exemplo, eles incluem máquinas de treinamento para:
- reconhecer com precisão imagens, objetos e outros elementos em dados não estruturados;
- ter interações de conversação significativas com as pessoas;
- usar insights derivados para executar aplicativos de análise preditiva;
- padrões pontuais e anomalias em grandes conjuntos de dados;
- criar perfis detalhados de indivíduos para usos de hiper-personalização;
- conduzir sistemas autônomos com mínimo ou nenhum envolvimento humano; e
- resolver simulações de cenários e outros problemas desafiadores orientados a objetivos.
Cada um desses casos de uso restritos fornece recursos e valor significativos hoje, apesar de não abordar os objetivos abrangentes da AGI. O desenvolvimento do aprendizado de máquina levou diretamente ao avanço desses aplicativos estreitos de IA. E como a ciência de dados tornou o aprendizado de máquina prático, também ajudou a torná-lo realidade.
Diferença entre ciência de dados, ML (aprendizado de máquina) e IA
Embora a ciência de dados, o aprendizado de máquina e a IA tenham afinidades e se apoiem em aplicativos de análise e outros casos de uso, seus conceitos, objetivos e métodos diferem de maneira significativa. Para diferenciar ainda mais entre eles, considere estas listas de alguns de seus principais atributos.
Ciência de dados:
- concentra-se na extração de agulhas de informações de pilhas de dados para auxiliar na tomada de decisões e planejamento;
- é aplicável a uma ampla gama de questões e problemas de negócios por meio de aplicativos de análise descritiva, preditiva e prescritiva;
- lida com dados em pequena escala por meio de conjuntos de dados muito grandes; e
- usa estatísticas, matemática, disputa de dados, análise de big data, aprendizado de máquina e vários outros métodos para responder a perguntas de análise.
Aprendizado de máquina:
- concentra-se em fornecer um meio para algoritmos e sistemas aprenderem com a experiência com dados e usarem essa experiência para melhorar ao longo do tempo;
- aprende examinando conjuntos de dados em vez de programação explícita, que faz uso de métodos, técnicas e ferramentas de ciência de dados um ativo fundamental;
- pode ser feito através de abordagens de aprendizagem supervisionada, não supervisionada ou por reforço; e
- suporta usos de inteligência artificial, especialmente aplicativos de IA restritos que lidam com tarefas específicas.
Inteligência artificial:
- concentra-se em dar às máquinas capacidades cognitivas e intelectuais semelhantes às dos humanos;
- engloba uma coleção de conceitos de inteligência, incluindo elementos de percepção, planejamento e previsão;
- é capaz de aumentar ou substituir humanos em tarefas e fluxos de trabalho específicos; e
- atualmente não aborda aspectos-chave da inteligência humana, como compreensão do senso comum, aplicação do conhecimento de um contexto para outro, adaptação à mudança e exibição de sensibilidade e consciência.
Como ciência de dados, aprendizado de máquina e IA podem ser combinados
O valor comercial da ciência de dados por si só é significativo. Contudo, combiná-lo com o aprendizado de máquina adiciona ainda mais potencial para gerar insights valiosos de conjuntos de dados cada vez maiores. Usados juntos, a ciência de dados e o aprendizado de máquina também impulsionam uma variedade de aplicativos restritos de IA e podem eventualmente resolver o desafio da IA geral.
Aqui estão alguns exemplos específicos de como as organizações estão transpondo a diferença entre ciência de dados, ML e IA para combiná-los com grande efeito:
- aplicativos de análise preditiva que prevêem o comportamento do cliente, tendências de negócios e eventos com base na análise de conjuntos de dados em constante mudança;
- sistemas de IA conversacionais que podem se envolver em comunicações altamente interativas com clientes, usuários, pacientes e outros indivíduos;
- sistemas de detecção de anomalias que sustentam processos adaptativos de segurança cibernética e detecção de fraudes para ajudar as organizações a responder a ameaças em constante evolução; e
- sistemas de hiperpersonalização que permitem publicidade direcionada, recomendações de produtos, orientação financeira e assistência médica, além de outras ofertas personalizadas aos clientes.
Embora a diferença entre ciência de dados, ML e a IA seja relevante, todos oferecem recursos poderosos. Portanto, usá-los juntos está transformando a maneira como gerenciamos organizações e operações de negócios – e como vivemos, trabalhamos e interagimos com o mundo ao nosso redor.
