Ciência de dados versus aprendizado de máquina: como eles são diferentes?

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Com o recente crescimento explosivo da IA, dois campos interligados estão a registar uma procura significativa: ciência de dados e aprendizagem automática.

Espera-se que o valor do mercado global de IA atinja quase 2 biliões de dólares até 2030, e a necessidade de profissionais qualificados em IA está a crescer rapidamente. Cientistas de dados e engenheiros de aprendizado de máquina desempenham papéis essenciais na construção e no trabalho com sistemas de IA e estão por trás de alguns dos desenvolvimentos mais interessantes do setor.

Embora as duas disciplinas sejam frequentemente confundidas, a ciência de dados e o aprendizado de máquina têm focos distintos e exigem habilidades diferentes. Para as organizações que desenvolvem uma estratégia de IA, compreender estas nuances é fundamental para construir equipas eficazes. E para quem procura emprego na área de IA, é crucial saber quais habilidades são necessárias para cada uma dessas funções exigidas.

A ciência de dados é um campo interdisciplinar que incorpora conceitos e métodos de análise de dados, ciência da informação, aprendizado de máquina e estatística.

No geral, os cientistas de dados visam extrair insights acionáveis ​​dos dados para resolver um problema de negócios ou de pesquisa. Ao identificar padrões e tendências ao longo do tempo, os cientistas de dados ajudam as organizações a tomar decisões mais informadas, a melhorar a eficiência e a desenvolver estratégias baseadas em dados.

Normalmente, um fluxo de trabalho de ciência de dados envolve os seguintes estágios:

Como a obtenção de insights valiosos a partir de dados é útil em quase todos os setores, a ciência de dados tem muitas aplicações possíveis em uma ampla gama de setores.

A seguir estão alguns exemplos de casos de uso comuns do setor para ciência de dados:

O aprendizado de máquina é um subconjunto da IA ​​e uma técnica usada na ciência de dados. Algoritmos de aprendizado de máquina detectam padrões e relacionamentos em dados, ajustando autonomamente seu comportamento para melhorar seu desempenho ao longo do tempo. Com dados de treinamento suficientes e de alta qualidade, os sistemas de aprendizado de máquina podem fazer previsões e análises complexas que seriam difíceis ou impossíveis de codificar manualmente.

Os engenheiros de aprendizado de máquina pretendem construir sistemas de aprendizado de máquina flexíveis e confiáveis ​​que possam se adaptar a novos dados. Essa abordagem centrada em dados diferencia o aprendizado de máquina do software tradicional. Ao contrário dos programas de software típicos, que possuem regras codificadas, os modelos de aprendizado de máquina podem ajustar automaticamente seu comportamento à medida que são expostos a novos dados, sem a necessidade da intervenção de um desenvolvedor humano.

Os pipelines de aprendizado de máquina, semelhantes aos fluxos de trabalho de ciência de dados, começam com a coleta e o pré-processamento de dados. O modelo então pega um conjunto inicial de dados de treinamento, identifica padrões e relacionamentos nesse conjunto de dados e usa essas informações para ajustar variáveis ​​internas chamadas parâmetros. O modelo é então avaliado em um novo conjunto de dados de teste para validar sua precisão e ver como ele responde a dados anteriormente não vistos.

Todas essas etapas são familiares ao pipeline de ciência de dados. Mas enquanto o próximo passo de um cientista de dados é normalmente apresentar as conclusões das suas análises às partes interessadas, um engenheiro de aprendizagem automática é normalmente responsável pela implementação, monitorização e manutenção de modelos em produção. Esses estágios de implantação e monitoramento do modelo se assemelham ao ciclo DevOps para software tradicional, levando à popularização do termo operações de aprendizado de máquina (MLOps).

A implantação de um modelo refere-se à integração dele em aplicativos e software de produção, e o monitoramento envolve rastreamento, depuração e manutenção do modelo após a implantação. Como os ambientes do mundo real estão em constante mudança, as equipes de MLOps refinam e treinam novamente os modelos continuamente para garantir que continuem a ter um bom desempenho ao longo do tempo.

Assim como a ciência de dados, o aprendizado de máquina é útil em muitos setores. Os algoritmos de aprendizado de máquina podem executar uma ampla gama de funções relevantes para os objetivos de negócios, como previsão, automação de fluxo de trabalho e geração de conteúdo.

A seguir estão alguns exemplos de casos de uso comuns do setor para aprendizado de máquina: