Inteligência Artificial x Machine Learning x Data Science: Conheça as diferenças

Confira agora as diferenças entre Inteligência Artificial x Machine Learning x Data Science!

Misturar o universo físico com o virtual já não é uma utopia.  

Há pouco tempo, tomar decisões considerando dados integrados automaticamente a um sistema parecia uma loucura, não é mesmo? Até porque, a ideia de que “as máquinas são falhas” era uma constante nas organizações. 

Hoje, percebemos que, embora não substituam o conhecimento e a expertise humana em muitas circunstâncias, os computadores, as máquinas e as diversas tecnologias que giram em torno a sua otimização funcional, têm ganhado cada vez mais espaço nos negócios.  

Perante o rápido avanço tecnológico e a necessidade de integrar novas ferramentas à rotina corporativa, boa parte dos gestores apresenta muitas dúvidas conceituais sobre as diferentes tecnologias disponíveis. 

Como sabemos que esta questão é recorrente, decidimos produzir um artigo útil e esclarecedor acerca das diferenças entre Inteligência Artificial, Machine Learning e Data Science. 

Tendo em vista a importância de conhecer aspectos básicos sobre cada tecnologia para depois compará-las, iniciamos a nossa análise explicando brevemente os seus conceitos. 

Boa leitura! 

Inteligência Artificial 

Considerada como uma das tecnologias mais relevantes para a quarta revolução industrial ou Indústria 4.0 e conhecida como IA, a Inteligência Artificial consiste na capacidade das máquinas de aprender, processar, avaliar e decidir de modo análogo ao humano. 

Isto quer dizer que, as ferramentas baseadas em IA podem raciocinar, apresentam um processo de aprendizagem, são criativas e planejam seguindo o mesmo caminho que os indivíduos. 

Assim sendo, os sistemas de IA podem responder, adaptar de algum modo o seu comportamento, analisar as consequências de certas ações e trabalhar de maneira autônoma. 

Hoje em dia, ela está presente na maior parte dos departamentos empresariais como: 

• Vendas: as ferramentas permitem recomendar soluções personalizadas de acordo com as dores dos clientes; 
• Atenção ao cliente: os chatbots facilitam a rotina dos atendentes entregando informações rápidas de acordo com dúvidas triviais dos consumidores; 
• Estoque: há opções que ajudam a planejar os estoques de acordo com o nível de vendas e demandas do negócio; e, 
• Segurança em TI: os sistemas permitem reconhecer padrões e enfrentar ataques cibernéticos, assim como outros tipos de ameaças considerando dados históricos e atuais. 

Machine Learning 

Traduzido ao português como Aprendizagem de Máquina, esta tecnologia é um ramo da Inteligência Artificial cujo foco é criar sistemas que aprendam de forma automática.  

Basicamente, o ML é gerido por algoritmos e pelos padrões descobertos considerando um conjunto de dados como números, imagens, palavras e estatísticas. 

Ao verificar padrões, os algoritmos aprendem e melhoram o seu rendimento em prol da adequada realização de uma tarefa específica. Ou seja, os algoritmos trabalham incansavelmente até aprender a realizar uma determinada atividade de forma autônoma, como fazer previsões e otimizar o desempenho no futuro. 

Existem excelentes ferramentas de ML para atender as mais diversas funções, veja alguns casos: 

• Motores de busca como Google; 
• Sistema de recomendação da Netflix; 
• De Spam nos sistemas de e-mail; e, 
• Assistentes digitais como Google Assistant, Amazon Alexa e Apple Siri. 

Data Science 

Campo multidisciplinar que usa a IA para realizar previsões e a ML para a modelagem de dados, a Data Science ou ciência de dados é uma área que visa a transformação desses ativos em prol de sua melhor visualização e análise. 

Adotada pelas organizações no intuito de gerar insights valiosos a partir de um grande conjunto de dados, consiste na combinação de métodos estatísticos, estratégias e tecnologias de ponta no intuito de estruturar soluções e garantir respostas apropriadas perante questões emergentes. 

• Entre os principais benefícios de adotar uma sólida estratégia de ciência de dados, destacamos: 
• Descobrir padrões que possam transformar uma organização; 
• Desenvolver produtos ou serviços inovadores; e, 
• Reagir em tempo real às diversas situações apresentadas pelo mercado. 

Inteligência Artificial x Machine Learning x Data Science 

Vamos lá… 

Agora que você já refrescou a memória sobre os conceitos, podemos falar sobre as principais diferenças entre as 3 tecnologias. 

Sobre IA e ML, concluímos que a grande diferença é que, a inteligência artificial procura criar máquinas reprodutoras do raciocínio lógico humano enquanto o ML é apenas uma das formas de reproduzi-lo. 

Outro aspecto interessante é que a inteligência artificial foca os seus esforços na otimização das ferramentas que resolvam problemas complexos.  

Já o ML, aprende com os dados, prevê resultados e descobre padrões ocultos oferecendo um mecanismo de aplicação de IA que entrega ações e resultados cada vez mais exatos e condizentes com a atitude humana. 

Sobre as diferenças entre IA e DS, a Data Science pode usar a inteligência artificial em suas operações, portanto, não são tecnologias equivalentes. 

Enquanto a ciência de dados contempla uma série de técnicas estatísticas, a inteligência artificial usa algoritmos. Por isso, a DS precisa integrar várias ferramentas para atender as suas diversas etapas e assim, promover uma correta e abrangente geração de insights 

Assim sendo, a IA é apenas uma ferramenta de análise de dados para a Data Science. 

E sobre as diferenças entre ML e Data Science, o que podemos dizer? 

Em termos gerais, a grande diferença entre a ciência de dados e a aprendizagem de máquina é que a primeira é mais generalista enquanto a segunda é específica. 

Data Science é um processo que abrange métodos científicos e análise. Por outro lado, o ML é mais operacional, centrado no desenvolvimento e construção, e apresenta um vínculo estreito com a engenharia de sistemas. 

Então, a ciência de dados usa o ML de forma massiva no intuito de desenvolver, testar e aplicar algoritmos de análise preditiva a respeito de diversos tipos de dados para prever o futuro. 

Em virtude da automatização do desenvolvimento do modelo analítico, a aprendizagem de máquina permite acelerar a análise de dados otimizando a sua precisão. 

Embora o ML seja uma tecnologia fantástica, o desenvolvimento de um modelo e a verificação da qualidade das suas ações e recursos são funções que devem ser orientadas por um profissional devidamente qualificado, este é o caso do Data Scientist, perito em ciência de dados. 

Ficou claro? 

Inteligência Artificial, Machine Learning e Data Science são tecnologias de ponta que estão guiando as novas jornadas da Indústria 4.0. 

Portanto, considerá-las é essencial para que a empresa possa otimizar os seus processos internos e atender ao mercado de forma rápida, objetiva e exata. 

Se você gostou do nosso conteúdo, sugerimos que leia outro artigo do blog para ampliar os seus conhecimentos sobre as tecnologias disruptivas: “Precisamos falar sobre as diferenças entre Data Science, Big Data e Data Analytics”.