Aunque la Ciencia de los datos y máquina de aprendizaje están relacionados, son campos muy diferentes. En pocas palabras, la ciencia de datos aporta estructura a los grandes datos, mientras que el aprendizaje automático se centra en aprender de los datos en sí. Esta publicación profundizará en los matices de cada campo.

¿Qué es la ciencia de datos?

Ciencia de los datos es un campo amplio y multidisciplinario que extrae valor de los conjuntos de datos masivos de hoy. Utiliza herramientas avanzadas para observar datos sin procesar, recopilar un conjunto de datos, procesarlo y desarrollar conocimientos para crear significado. Las áreas que componen el campo de la ciencia de datos incluyen minería, estadísticas, análisis de datos, modelado de datos, modelado y programación de aprendizaje automático.

En última instancia, la ciencia de datos se utiliza para definir nuevos problemas comerciales que las técnicas de aprendizaje automático y el análisis estadístico pueden ayudar a resolver. La ciencia de datos resuelve un problema de negocios al comprender el problema, conocer los datos que se requieren y analizar los datos para ayudar a resolver el problema del mundo real.

¿Qué es el aprendizaje automático?

Aprendizaje automático (ML) es un subconjunto de inteligencia artificial (AI) que se enfoca en aprender de lo que se le ocurre a la ciencia de datos. Requiere herramientas de ciencia de datos para primero limpiar, preparar y analizar grandes datos no estructurados. Luego, el aprendizaje automático puede "aprender" de los datos para crear conocimientos que mejoren el rendimiento o informen las predicciones.

Así como los humanos pueden aprender a través de la experiencia en lugar de simplemente seguir instrucciones, las máquinas pueden aprender aplicando herramientas al análisis de datos. El aprendizaje automático funciona en un problema conocido con herramientas y técnicas, creando algoritmos que permiten que una máquina aprenda de los datos a través de la experiencia y con una intervención humana mínima. Procesa enormes cantidades de datos que un ser humano no podría procesar en toda su vida y evoluciona a medida que se procesan más datos.

Desafíos de la ciencia de datos

En la mayoría de las empresas, encontrar, limpiar y preparación de los datos adecuados para el análisis puede tomar hasta el 80% del día de un científico de datos. Si bien puede ser tedioso, es fundamental hacerlo bien.

Los datos de varias fuentes, recopilados en diferentes formas, requieren la entrada y compilación de datos. Eso se puede hacer más fácil hoy con almacenes de datos virtuales que tienen una plataforma centralizada donde se pueden almacenar datos de diferentes fuentes.

Un desafío en la aplicación de la ciencia de datos es identificar los problemas comerciales pertinentes. Por ejemplo, ¿el problema está relacionado con la disminución de los ingresos o con cuellos de botella en la producción? ¿Está buscando un patrón que sospecha que está ahí, pero que es difícil de detectar? Otros desafíos incluyen comunicar los resultados a las partes interesadas no técnicas, garantizar la seguridad de los datos, permitir una colaboración eficiente entre los científicos de datos y los ingenieros de datos, y determinar las métricas de indicadores clave de rendimiento (KPI) adecuadas.

Cómo evolucionó la ciencia de datos

Con el aumento de los datos de las redes sociales, los sitios de comercio electrónico, las búsquedas en Internet, las encuestas de clientes y otros lugares, surgió un nuevo campo de estudio basado en los grandes datos. Esos vastos conjuntos de datos, que continúan aumentando, permiten a las organizaciones monitorear patrones y comportamientos de compra y hacer predicciones.

Sin embargo, debido a que los conjuntos de datos no están estructurados, puede ser complicado y llevar mucho tiempo interpretar los datos para la toma de decisiones. Ahí es donde entra la ciencia de datos.

El término Ciencia de los datos se usó por primera vez en la década de 1960 cuando era intercambiable con la frase "ciencias de la computación". La “ciencia de datos” se utilizó por primera vez como disciplina independiente en 2001. Tanto la ciencia de datos como el aprendizaje automático son utilizados por ingenieros de datos y en casi todas las industrias.

Los campos han evolucionado de tal manera que para trabajar como analista de datos que ve, administra y accede a los datos, necesita saber Lenguaje de consulta estructurado (SQL) así como matemáticas, estadísticas, visualización de datos (para presentar los resultados a las partes interesadas) y minería de datos. También es necesario comprender las técnicas de limpieza y procesamiento de datos. Debido a que los analistas de datos a menudo construyen modelos de aprendizaje automático, la programación y el conocimiento de IA también son valiosos. así como matemáticas, estadísticas, visualización de datos (para presentar los resultados a las partes interesadas) y minería de datos. También es necesario comprender las técnicas de limpieza y procesamiento de datos. Debido a que los analistas de datos a menudo construyen modelos de aprendizaje automático, la programación y el conocimiento de IA también son valiosos.

Casos de uso de ciencia de datos

La ciencia de datos se usa ampliamente en la industria y el gobierno, donde ayuda a generar ganancias, innovar productos y servicios, mejorar la infraestructura y los sistemas públicos y más.

Algunos ejemplos de ciencia de datos casos de uso incluyen:

• Un banco internacional utiliza modelos de riesgo crediticio basados ​​en ML para ofrecer préstamos más rápidos a través de una aplicación móvil.
• Un fabricante desarrolló poderosos sensores impresos en 3D para guiar vehículos sin conductor.
• La herramienta de análisis de incidentes estadísticos del departamento de policía ayuda a determinar cuándo y dónde desplegar agentes para la prevención del delito más eficiente.
• Una plataforma de evaluación médica basada en IA analiza los registros médicos para determinar el riesgo de accidente cerebrovascular de un paciente y predecir las tasas de éxito del plan de tratamiento.
• Las empresas de atención médica están utilizando la ciencia de datos para la predicción del cáncer de mama y otros usos.
• Una empresa de transporte de pasajeros utiliza análisis de big data para predecir la oferta y la demanda, de modo que puedan tener conductores en los lugares más populares en tiempo real. La compañía también utiliza la ciencia de datos en pronósticos, inteligencia global, mapeo, fijación de precios y otras decisiones comerciales.
• Un conglomerado de comercio electrónico utiliza análisis predictivos en su motor de recomendaciones.
• Una empresa hotelera en línea utiliza la ciencia de datos para garantizar la diversidad en sus prácticas de contratación, mejorar las capacidades de búsqueda y determinar las preferencias del anfitrión, entre otras perspectivas significativas. La empresa hizo que sus datos fueran de código abierto y capacita y empodera a los empleados para que aprovechen los conocimientos basados ​​en datos.
• Una importante empresa de medios en línea utiliza la ciencia de datos para desarrollar contenido personalizado, mejorar el marketing a través de anuncios dirigidos y actualizar continuamente las transmisiones de música, entre otras decisiones de automatización.

La evolución del aprendizaje automático

El comienzo del aprendizaje automático, y el nombre mismo, se produjo en la década de 1950. En 1950, el científico de datos Alan Turing propuso lo que ahora llamamos el Prueba de Turing, que planteó la pregunta: "¿Pueden pensar las máquinas?" La prueba es si una máquina puede entablar una conversación sin que un humano se dé cuenta de que es una máquina. En un nivel más amplio, pregunta si las máquinas pueden demostrar la inteligencia humana. Esto condujo a la teoría y el desarrollo de la IA.

científico informático de IBM arturo samuel acuñó la frase "aprendizaje automático" en 1952. Escribió un programa para jugar a las damas ese mismo año. En 1962, un maestro de las damas jugó contra el programa de aprendizaje automático en una computadora IBM 7094 y la computadora ganó.

Hoy en día, el aprendizaje automático ha evolucionado hasta el punto de que los ingenieros necesitan saber matemáticas aplicadas, programación informática, métodos estadísticos, conceptos de probabilidad, estructura de datos y otros fundamentos informáticos, y herramientas de big data como Hadoop y Hive. No es necesario saber SQL, ya que los programas están escritos en R, Java, SAS y otros lenguajes de programación. Python es el lenguaje de programación más común utilizado en el aprendizaje automático.

El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son subconjuntos de la IA. El aprendizaje profundo enseña a las computadoras a procesar datos de la misma manera que lo hace el cerebro humano. Puede reconocer patrones complejos en texto, imágenes, sonidos y otros datos y crear información y predicciones precisas. Los algoritmos de aprendizaje profundo son redes neuronales modeladas a partir del cerebro humano.

Subcategorías de aprendizaje automático

Algunos de los más utilizados algoritmos de aprendizaje automático incluir regresión lineal, Regresión logística, árbol de decisión, Algoritmo de máquina de vectores de soporte (SVM), Algoritmo bayesiano ingenuo y algoritmo KNN. Estos pueden ser aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado o aprendizaje reforzado/reforzamiento.

Los ingenieros de aprendizaje automático pueden especializarse en el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora, convertirse en ingenieros de software enfocados en el aprendizaje automático y más.

Desafíos del aprendizaje automático

Existen algunas preocupaciones éticas con respecto al aprendizaje automático, como la privacidad y cómo se utilizan los datos. Se han recopilado datos no estructurados de sitios de redes sociales sin el conocimiento o consentimiento de los usuarios. Aunque los acuerdos de licencia pueden especificar cómo se pueden usar esos datos, muchos usuarios de redes sociales no leen esa letra pequeña.

Otro problema es que no siempre sabemos cómo funcionan los algoritmos de aprendizaje automático y cómo “toman decisiones”. Una solución para eso puede ser lanzar programas de aprendizaje automático como código abierto, para que las personas puedan verificar el código fuente.

Algunos modelos de aprendizaje automático han utilizado conjuntos de datos con datos sesgados, que se transmiten a los resultados del aprendizaje automático. La responsabilidad en el aprendizaje automático se refiere a cuánto puede ver y corregir una persona el algoritmo y quién es responsable si hay problemas con el resultado.

A algunas personas les preocupa que la IA y el aprendizaje automático eliminen puestos de trabajo. Si bien puede cambiar los tipos de trabajos disponibles, se espera que el aprendizaje automático cree puestos nuevos y diferentes. En muchos casos, maneja el trabajo rutinario y repetitivo, liberando a los humanos para pasar a trabajos que requieren más creatividad y tienen un mayor impacto.

Algunos casos de uso de aprendizaje automático

Las empresas conocidas que utilizan el aprendizaje automático incluyen plataformas de redes sociales, que recopilan grandes cantidades de datos y luego utilizan el comportamiento anterior de una persona para pronosticar y predecir sus intereses y deseos. Luego, las plataformas usan esa información y modelos predictivos para recomendar productos, servicios o artículos relevantes.

Las empresas de suscripción de videos a pedido y sus motores de recomendación son otro ejemplo del uso del aprendizaje automático, al igual que el rápido desarrollo de los automóviles autónomos. Otras empresas que utilizan el aprendizaje automático son las empresas de tecnología, las plataformas de computación en la nube, las empresas de ropa y equipos deportivos, los fabricantes de vehículos eléctricos, las empresas de aviación espacial y muchas otras.

Ciencia de datos, aprendizaje automático e IBM

Practicar la ciencia de datos conlleva desafíos. Puede haber datos fragmentados, un suministro escaso de habilidades de ciencia de datos y herramientas, prácticas y marcos para elegir que tienen estándares de TI rígidos para capacitación e implementación. También puede ser un desafío hacer operativos los modelos de ML que tienen una precisión poco clara y predicciones que son difíciles de auditar.

La cartera de productos de ciencia de datos y ciclo de vida de IA de IBM se basa en nuestro compromiso de larga data con las tecnologías de código abierto. Incluye una gama de capacidades que permiten a las empresas desbloquear el valor de sus datos de nuevas formas.

Las herramientas y soluciones de ciencia de datos de IBM pueden ayudarlo a acelerar la innovación impulsada por IA con:

• Un ciclo de vida simplificado de MLOps con una plataforma colaborativa para crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático
• La capacidad de ejecutar cualquier modelo de IA con una implementación flexible
• IA confiable y explicable debido a la IA generativa impulsada por modelos básicos (recientemente agregados) (visite watsonx.ai para saber más al respecto).

En otras palabras, obtiene la capacidad de hacer operativos los modelos de ciencia de datos en cualquier nube mientras infunde confianza en los resultados de la IA. Además, podrá administrar y gobernar el ciclo de vida de la IA con MLOps, optimizar las decisiones empresariales con análisis prescriptivoy acelere el tiempo de creación de valor con modelado visual herramientas.

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