IA x Machine Learning x ciência de dados para a indústria

Nos últimos anos, a popularidade da inteligência artificial (IA), do Machine Learning e da ciência de dados aumentou tanto que a maioria das empresas de produção industrial começou uma jornada de transformação digital rumo a uma fábrica totalmente conectada ou à Indústria 4.0.

A alta incerteza e o crescimento limitado forçaram os fabricantes a usar o valor máximo de todos os ativos e os fez avançar para a próxima oportunidade de crescimento de IA, ciência de dados e Machine Learning. No entanto, como na maioria das inovações digitais, as novas tecnologias geram confusão. Embora todos esses conceitos sejam estritamente interconectados, cada um deles tem objetivos e funcionalidades distintos, principalmente na indústria.

Para aproveitar essas soluções ao máximo, abaixo, nós revelamos esses conceitos de forma simples e objetiva. Para cada uma dessas palavras da moda, você aprenderá como elas estão interconectadas, em que áreas elas únicas e alguns importantes casos de uso na produção industrial.

Vamos começar do começo: Definições

IA x Machine Learning x ciência de dados

Chegou a hora de resumir como esses conceitos estão conectados, as verdadeiras diferenças entre Machine Learning e IA e como e quando a ciência de dados entra em jogo.

IA x Machine Learning x ciência de dados: como funcionam juntos

A ciência de dados usa IA (e seu subconjunto de Machine Learning) para interpretar dados históricos, reconhecer padrões e fazer previsões. Nesse caso, a IA e o Machine Learning ajudam os cientistas de dados a coletar dados na forma de insights.

Como mencionado, o Machine Learning é uma ramificação da IA, avançando a ciência de dados para o próximo nível de automação. Há muitas relações entre a ciência de dados e o Machine Learning.

O Machine Learning e a estatística fazem parte da ciência de dados. Os algoritmos de Machine Learning são treinados nos dados apresentados pela ciência de dados para se tornar mais inteligentes e mais informados ao fazer previsões. Portanto, os algoritmos de Machine Learning dependem dos dados, já que não aprenderão sem usá-los como um conjunto de treinamento.

Principais diferenças entre IA, Machine Learning e ciência de dados

Por inteligência artificial, queremos dizer que o computador, de uma forma ou de outra, imita o comportamento humano. O Machine Learning é apenas um subconjunto da IA, o que significa que existem muitos outros, e ele consiste em métodos que permitem que os computadores tirem conclusões dos dados e as entreguem aos aplicativos de IA.

Agora, a ciência de dados se aplica a muito mais que o Machine Learning e à IA. Na ciência de dados, as informações podem vir de uma máquina, um processo mecânico, um sistema de TI etc. Pode não ter nada a ver com o aprendizado; pode estar relacionado à simples visualização dos dados. 

Além disso, a IA pode ser usada pela ciência de dados como uma ferramenta de insights de dados. A principal diferença está no fato de que a ciência de dados aborda todo o espectro de coleta, preparação e análise de dados. Ela não se limita aos aspectos algorítmicos ou estatísticos. Então, enquanto os especialistas em IA e Machine Learning estão ocupados com o desenvolvimento de algoritmos ao longo do ciclo de vida do projeto, os cientistas de dados precisam ser mais flexíveis para alternar entre as diferentes funções de dados de acordo com as necessidades do projeto.

A ciência de dados envolve análise, visualização e previsão. Ela usa diferentes técnicas estatísticas, enquanto a IA e o Machine Learning implementam modelos para prever eventos futuros e usam algoritmos.

Um simples caso de uso

Cenário:

Imagine que sua fábrica produz bolo de chocolate. Todos os dias, sua máquina segue a receita informada. Mas, em alguns dias, o bolo não fica tão bom. Para resolver esse problema de qualidade, você precisará de todos os três conceitos: ciência de dados, Machine Learning e inteligência artificial.

Ciência de dados

Sua empresa começa a receber reclamações sobre uma mudança no sabor de seu famoso bolo de chocolate. Depois de ser alertado sobre essa mudança, você começa a especular sobre qual pode ser o problema. Será que o lote de bolos ficou muito tempo no forno? Será que a culpada foi a farinha? Será que o tempo de inatividade inesperado da semana passada fez com que a massa ficasse descansando tempo demais? A ciência de dados permite que sua equipe obtenha os modelos de dados para começar a descobrir quais fatores podem ter causado essa mudança na qualidade do produto.

Machine Learning

A partir daí, seu cientista de dados configura um modelo supervisionado de Machine Learning que contém a receita e o processo de produção perfeitos. Com o passar do tempo, o modelo aprende variáveis semelhantes que produzem os resultados ideais e variáveis que resultam em mudanças no bolo. Por meio do aprendizado de máquina, sua empresa identifica que mudanças na farinha causaram o problema no produto. Para corrigir a variabilidade inevitável da matéria prima, o aprendizado de máquina conseguiu prescrever a duração exata para peneirar a farinha e garantir a consistência certa para o bolo mais delicioso.

Inteligência artificial

Uma semana depois, você recebe outra remessa de farinha que contém a consistência errada. No entanto, não é necessário se preocupar. Como o Machine Learning ajudou a identificar essa mudança e os parâmetros operacionais, sua batedeira identifica automaticamente a variação de textura e continua misturando a massa até a consistência perfeita. Por meio da IA, seu bolo sai perfeito! 

Em resumo

O principal objetivo da inteligência artificial é trazer o intelecto humano às máquinas. 

Machine Learning é um subconjunto da IA que tenta fazer com que os computadores aprendam e ajam como humanos e, ao mesmo tempo, melhora o aprendizado deles ao longo do tempo de forma autônoma.

O aspecto central da ciência de dados é obter novos resultados dos dados: encontrar significados, revelar problemas que você nunca soube que existiam e resolver problemas complexos. Para atingir esses resultados, você pode pensar nela como um processo de coleta, preparação, análise e refino de dados. IA e Machine Learning são ferramentas usadas pela ciência de dados para implementar insights reais e aplicáveis e, agora, estão sendo cada vez mais utilizadas por ferramentas que permitem que os cidadãos cientistas de dados obtenham novos insights a partir dos dados.

Para concluir, como você pode ver em todos esses exemplos, é importante observar que IA, ciência de dados e Machine Learning foram projetados para ajudar a aperfeiçoar os humanos e gerar novos progressos. Além disso, eles não têm a intenção de substituir os humanos em suas funções analíticas, táticas ou estratégicas. Em vez disso, eles podem ser considerados como uma ferramenta para apresentar novos insights e oferecer mais motivação e mais sucesso para a empresa.