Aprendizado de máquina x ciência de dados: diferença e comparação

Aprendizado de máquina e ciência de dados são as palavras da moda do século XXI.

Esses dois termos são intercambiáveis, mas não devem ser confundidos como sinônimos um do outro.

Como ambos têm muitos recursos em comum, eles não podem ser substituídos um pelo outro. Ambos são ferramentas diferentes para operar.

Principais lições

1. O aprendizado de máquina se concentra na criação de algoritmos que podem aprender e fazer previsões sobre os dados. Em contraste, a ciência de dados é um campo mais amplo que abrange análise de dados, visualização e vários métodos estatísticos.
2. Os cientistas de dados usam o aprendizado de máquina como uma de suas ferramentas, mas também precisam de conhecimento de domínio, habilidades de programação e capacidade de comunicar insights de maneira eficaz.
3. Os engenheiros de aprendizado de máquina são especializados na implementação e otimização de modelos de aprendizado de máquina, enquanto os cientistas de dados precisam entender o contexto e obter insights acionáveis ​​dos dados.

Aprendizado de máquina x ciência de dados

O aprendizado de máquina é um ramo da inteligência artificial que se concentra no desenvolvimento de algoritmos que permitem que os sistemas de computador aprendam e façam previsões com base em dados. Data Science é um campo que utiliza métodos científicos para extrair conhecimento de dados estruturados e não estruturados.

O aprendizado de máquina é um conjunto de técnicas usadas pelos cientistas de dados para permitir que os computadores coletem dados significativos e os usem.

Dessa forma, os computadores produzem bons resultados de desempenho sem regras de programação explícitas. O aprendizado de máquina está incluído na ciência de dados.

A ciência de dados é um campo de estudo que usa uma abordagem científica para fragmentar dados em significados e obter insights disso.

Pode ser descrito como uma combinação de tecnologia da informação, modelagem e gerenciamento de negócios.

Embora a ciência de dados seja usada de forma intercambiável com o aprendizado de máquina, é um campo enorme.

Tabela de comparação

Parâmetros de comparação	Machine Learning	Ciência dados
Definição	Machine Learning é um grupo de técnicas que permitem que os computadores aprendam com os dados.	Data Science é o campo de estudo que visa extrair significado e insights dos dados.
Baseado em	Combinação de máquina e ciência de dados.	Análise e estatísticas.
Use	As máquinas utilizam técnicas para aprender sem serem explicitamente programadas.	Filial lidando com dados.
Demandas	Focado apenas em estatísticas de algoritmos.	É um termo amplo que inclui estatísticas de algoritmos e processamento de dados.
Categoria	Incluído na ciência de dados.	É um campo amplo com múltiplas disciplinas.
Operações	É de três tipos, aprendizagem não supervisionada, aprendizagem por reforço, aprendizagem supervisionada.	Inclui coleta de dados, limpeza de dados, manipulação de dados, etc.

O que é a Aprendizagem de Máquinas?

É o campo de estudo incluído nas ciências de dados, que permitem que os computadores aprendam com os dados sem serem programados.

É aplicado usando estatísticas de algoritmo para processar os dados coletados e se preparar para previsões futuras sem qualquer intervenção humana.

Para permitir isso, os computadores precisam da entrada de um conjunto de instruções, dados ou observações.

Os pontos fortes do aprendizado de máquina o tornam útil em diferentes setores.

Ele mostrou seu potencial salvando vidas na área da saúde e resolvendo problemas complexos de segurança de computadores e muito mais.

Mesmo que haja muitas limitações do aprendizado de máquina.

Engenheiros e programadores precisam restringir e otimizar os algoritmos de entrada para torná-los mais eficientes.

Uma equação tradicional pode resolver um problema com muita facilidade, mas o envolvimento do aprendizado de máquina pode levar a complicações em vez de simplificação.

Os engenheiros de aprendizado de máquina precisam de fortes habilidades em fundamentos de ciência da computação, evolução e modelagem de dados, compreensão e aplicação de algoritmos, processamento de linguagem natural, técnicas de representação de texto, etc. 

A aplicação do aprendizado de máquina em vários campos pode fornecer soluções lucrativas para muitos problemas.

Mas as aplicações em setores como empréstimos, contratação e medicina levantam algumas preocupações éticas.

Como os algoritmos são criados e operados por humanos, eles incorporam vieses sociais ocultos.

Empresas como o Google Facebook trabalham com aprendizado de máquina.

O que é ciência de dados?

É um campo que envolve o estudo de grandes quantidades de dados no repositório de uma organização.

Este estudo é importante para que as organizações obtenham informações sobre os padrões de negócios e de mercado.

Os dados podem ser estruturados ou não estruturados. É amplamente utilizado por empresas como Netflix, Amazon, companhias aéreas, pesquisa na Internet, etc. 

Devido à digitalização e disponibilidade de smartphones, a internet é carregada com enormes quantidades de dados.

Além disso, como o uso massivo da Internet a tornou mais barata, o poder de computação aumentou drasticamente, enquanto o custo diminuiu.

A ciência de dados usa ambos os componentes para obter insights sobre tendências.

O enorme salto nos recursos de dados estimulou a disponibilidade de recursos genuínos.

Com um pequeno conjunto de dados, dados confusos ou dados incorretos, a ciência de dados é inútil e desperdiçará muito tempo.

Ele também cria resultados enganosos que são sem sentido. A ciência de dados falhará em explicar a variação se os dados não tiverem uma causa real.

Para se tornar um cientista de dados de sucesso, uma pessoa deve ter habilidades como estatística, mineração de dados e limpeza, linguagens de programação como R e Python, bancos de dados SQL.

As pessoas também precisam conhecer ferramentas como Hadoop, Colmeia e Porco.

Principais diferenças entre aprendizado de máquina e ciência de dados

1. O aprendizado de máquina é uma das ferramentas usadas pelos cientistas de dados, enquanto a ciência de dados é o campo de estudo que envolve coleta de dados, processamento de dados, etc.
2. O aprendizado de máquina é um híbrido de ciência de dados e máquina, enquanto a ciência de dados envolve principalmente análises e estatísticas.
3. O aprendizado de máquina se concentra apenas nas estatísticas de algoritmos, enquanto a ciência de dados se concentra em muitos outros aspectos dos dados, em vez de apenas nas estatísticas de algoritmos.
4. O aprendizado de máquina é de três tipos: aprendizado não supervisionado, aprendizado por reforço, aprendizado supervisionado, enquanto a ciência de dados inclui coleta de dados, limpeza de dados, manipulação de dados, etc. 
5. O aprendizado de máquina é uma parte da ciência de dados, enquanto a ciência de dados é um campo multidisciplinar.

Referências

1. https://www.nature.com/articles/s41563-018-0241-z 
2. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-22475-2_1

Última atualização: 16 de julho de 2023