Aprenentatge automàtic vs ciència de dades: diferències clau

L'aprenentatge automàtic (ML) i la ciència de dades són dos conceptes separats relacionats amb el camp de la intel·ligència artificial (IA). Tots dos conceptes es basen en dades per millorar productes, serveis, sistemes, processos de presa de decisions i molt més. Tant l'aprenentatge automàtic com la ciència de dades també són itineraris professionals molt buscats al nostre món actual basat en dades.

Tant el ML com la ciència de dades són utilitzats pels científics de dades en el seu camp de treball, i s'estan adoptant en gairebé totes les indústries. Per a qualsevol persona que vulgui involucrar-se en aquests camps, o qualsevol líder empresarial que vulgui adoptar un enfocament basat en IA a la seva organització, entendre aquests dos conceptes és crucial.

Què és l'aprenentatge automàtic?

L'aprenentatge automàtic s'utilitza sovint de manera intercanviable amb la intel·ligència artificial, però això és incorrecte. És una tècnica i branca separada de la IA que es basa en algorismes per extreure dades i predir tendències futures. El programari programat amb models ajuda els enginyers a dur a terme tècniques com l'anàlisi estadística per ajudar a comprendre millor els patrons dels conjunts de dades.

L'aprenentatge automàtic és el que dóna a les màquines la capacitat d'aprendre sense ser programades explícitament, per això les principals empreses i plataformes de xarxes socials, com Facebook, Twitter, Instagram i YouTube, l'utilitzen per predir interessos i recomanar serveis, productes i molt més.

Com a conjunt d'eines i conceptes, l'aprenentatge automàtic forma part de la ciència de dades. Dit això, el seu abast va molt més enllà del camp. Els científics de dades solen confiar en l'aprenentatge automàtic per recopilar informació ràpidament i millorar l'anàlisi de tendències.

Quan es tracta d'enginyers d'aprenentatge automàtic, aquests professionals requereixen una àmplia gamma d'habilitats, com ara:

• Profunda comprensió de l'estadística i la probabilitat

• Experta en informàtica

• Enginyeria de programari i disseny de sistemes

• Coneixements de programació

• Modelització i anàlisi de dades

Què és la Ciència de Dades?

La ciència de dades és l'estudi de les dades i com extreure'n el significat mitjançant l'ús d'una sèrie de mètodes, algorismes, eines i sistemes. Tot això permet als experts extreure informació de dades estructurades i no estructurades. Els científics de dades solen ser responsables d'estudiar grans quantitats de dades dins del dipòsit d'una organització, i els estudis sovint impliquen qüestions de contingut i com l'empresa pot aprofitar les dades.

Mitjançant l'estudi de dades estructurades o no estructurades, els científics de dades poden extreure coneixements valuosos sobre patrons de negoci o màrqueting, cosa que permet que l'empresa tingui un millor rendiment respecte a la competència.

Els científics de dades apliquen els seus coneixements a empreses, governs i altres organismes per augmentar els beneficis, innovar productes i construir millors infraestructures i sistemes públics.

El camp de la ciència de dades ha estat molt avançat gràcies a la proliferació dels telèfons intel·ligents i a la digitalització de moltes parts de la vida quotidiana, fet que ha fet que disposem d'una quantitat increïble de dades. La ciència de dades també s'ha vist afectada per la Llei de Moore, que fa referència a la idea que la informàtica augmenta dràsticament la potència mentre disminueix el cost relatiu amb el temps, donant lloc a la disponibilitat a gran escala de potència informàtica barata. La ciència de dades uneix aquestes dues innovacions i, combinant els components, els científics de dades poden extreure més informació que mai de les dades.

Els professionals del camp de la ciència de dades també requereixen moltes habilitats de programació i anàlisi de dades, com ara:

• Profunda comprensió de llenguatges de programació com Python

• Capacitat per treballar amb grans quantitats de dades estructurades i no estructurades

• Matemàtiques, estadística, probabilitat

• Visualització de dades

• Anàlisi i tractament de dades per a empreses

• Algoritmes i models d'aprenentatge automàtic

• Comunicació i col·laboració en equip

Diferències entre l'aprenentatge automàtic i la ciència de dades

Després de definir quin és cada concepte, és important tenir en compte les principals diferències entre l'aprenentatge automàtic i la ciència de dades. Conceptes com aquests, juntament amb altres com la intel·ligència artificial i l'aprenentatge profund, de vegades poden resultar confusos i fàcils de barrejar.

La ciència de dades se centra en l'estudi de les dades i com extreure'n el significat, mentre que l'aprenentatge automàtic implica entendre i construir mètodes que utilitzen les dades per millorar el rendiment i les prediccions.

Una altra manera de dir-ho és que el camp de la ciència de dades determina els processos, sistemes i eines que es necessiten per transformar les dades en coneixements, que després es poden aplicar a diferents indústries. L'aprenentatge automàtic és un camp de la intel·ligència artificial que permet a les màquines assolir la capacitat humana d'aprendre i adaptar-se mitjançant models i algorismes estadístics.

Tot i que es tracta de dos conceptes separats, hi ha alguns solapaments. L'aprenentatge automàtic és en realitat part de la ciència de dades i els algorismes entrenen a partir de les dades proporcionades per la ciència de dades. Tots dos inclouen algunes de les mateixes habilitats com ara matemàtiques, estadístiques, probabilitats i programació.

Reptes de Data Science i ML

Tant la ciència de dades com l'aprenentatge automàtic presenten el seu propi conjunt de reptes, que també ajuda a separar els dos conceptes.

Els principals reptes de l'aprenentatge automàtic inclouen la manca de dades o la diversitat en el conjunt de dades, cosa que dificulta l'extracció d'informació valuosa. Una màquina no pot aprendre si no hi ha dades disponibles, mentre que un conjunt de dades mancat fa que sigui més difícil entendre els patrons. Un altre repte de l'aprenentatge automàtic és que és poc probable que un algorisme pugui extreure informació quan no hi ha o hi ha poques variacions.

Quan es tracta de ciència de dades, els seus principals reptes inclouen la necessitat d'una gran varietat d'informació i dades per a una anàlisi precisa. Un altre és que els resultats de la ciència de dades de vegades no són utilitzats amb eficàcia pels responsables de la presa de decisions en una empresa, i el concepte pot ser difícil d'explicar als equips. També presenta diverses qüestions ètiques i privadesa.

Aplicacions de cada concepte

Tot i que la ciència de dades i l'aprenentatge automàtic es superposen quan es tracta d'aplicacions, podem desglossar-ne cadascuna.

Aquests són alguns exemples d'aplicacions de ciència de dades:

• Cerca a Internet: La cerca de Google es basa en la ciència de dades per cercar resultats específics en una fracció de segon.
• Sistemes de recomanació: La ciència de dades és clau per a la creació de sistemes de recomanació.
• Reconeixement d'imatge/parla: Els sistemes de reconeixement de veu com Siri i Alexa depenen de la ciència de dades, igual que els sistemes de reconeixement d'imatges.
• Jocs: El món dels jocs utilitza la tecnologia de la ciència de dades per millorar l'experiència de joc.

A continuació es mostren alguns exemples d'aplicacions d'aprenentatge automàtic:

• Finances: L'aprenentatge automàtic s'utilitza àmpliament a la indústria financera, i els bancs depenen d'ell per identificar patrons dins de les dades i prevenir el frau.
• Automatització: L'aprenentatge automàtic ajuda a automatitzar tasques dins de diverses indústries, com ara els robots a les plantes de fabricació.
• Govern: L'aprenentatge automàtic no només s'utilitza al sector privat. Les organitzacions governamentals l'utilitzen per gestionar la seguretat pública i els serveis públics.
• Atenció sanitària: L'aprenentatge automàtic està alterant el sector sanitari de moltes maneres. Va ser una de les primeres indústries a adoptar l'aprenentatge automàtic amb detecció d'imatges.

Si voleu obtenir algunes de les habilitats en aquests camps, assegureu-vos de consultar les nostres llistes de millors certificacions per ciència de dades i màquina d'aprenentatge.