Diferencia entre IA y análisis de datos

La inteligencia artificial (IA) ha captado la atención de casi todos, desde los altos ejecutivos de una organización hasta una persona promedio que camina por la calle. Es difícil creer que tan solo un idea se convirtió en un cambio de juego para individuos y empresas por igual. Lo que alguna vez se consideró exageración se ha convertido en una sensación mundial en muy poco tiempo. Hoy en día, nos encontramos en medio de la evolución de la era digital, donde hay una enorme cantidad de datos y potencia de cálculo en manos de casi todo el mundo. Los datos son el activo más importante en estos días. Y ahora, tenemos la capacidad de consumir y procesar volúmenes de datos que antes no eran posibles. Las organizaciones están adoptando la toma de decisiones basada en datos y las empresas están recurriendo a la inteligencia artificial para alardear de sus productos. Desafortunadamente, las comunidades de análisis e inteligencia artificial no están haciendo nada para colaborar y comunicarse entre sí, lo que a su vez, cierra la brecha entre los dos campos.

¿Qué es la inteligencia artificial?



Según Schalkoff, la Inteligencia Artificial (o simplemente llamada IA) es un campo de estudio que busca explicar y emular el comportamiento inteligente en términos de procesos computacionales. En un sentido más general, la IA es una tecnología que ayuda a facilitar varios procesos de una manera más autónoma y automática, con poca o ninguna intervención de un usuario humano. La IA es la creación de máquinas inteligentes que funcionan, piensan y responden como los humanos. Es una tecnología notablemente exitosa que tiene como objetivo implementar inteligencia similar a la humana en máquinas y crear sistemas que recopilen datos, los procesen, predigan resultados y, en última instancia, mejoren la vida humana. La IA se compone de un conjunto de algoritmos que utilizan información en forma de datos para tomar decisiones y realizar tareas como humanos haría. Casi todos los programas de IA se desarrollan para algún tipo de resolución de problemas, ya sea interpretando una escena visual, analizando una oración o planificando una secuencia de robot comportamiento.

¿Qué es el análisis de datos?

El análisis de datos es la ciencia de analizar datos sin procesar con el objetivo de sacar conclusiones y respaldar la toma de decisiones a partir de esa información para mejorar la productividad y las ganancias comerciales. Se trata de datos; Se han creado más datos en los últimos años que en toda la historia de la raza humana. Anteriormente, la mayoría de los conjuntos de datos electrónicos estaban estructurados y encajaban en bases de datos. Pero hoy nuestras vidas digitales están haciendo big data aún más grande, gracias al mundo conectado y la mayoría de los datos generados no están en formato estructurado, por ejemplo, imágenes, videos y archivos de datos de voz. Aquí es donde analítica de datos ven a la foto. Estos enormes volúmenes de datos deben analizarse para generar información procesable a partir de ellos. El análisis de datos se refiere al análisis de grandes conjuntos de datos para respaldar la toma de decisiones. Normalmente, el análisis de datos se puede dividir en varias fases. Los datos se evalúan, limpian y filtran, visualizan y analizan, y los resultados finalmente se interpretan y evalúan.



Diferencia entre IA y análisis de datos

Definición

- La IA es la simulación de inteligencia y comportamiento similares a los humanos en máquinas, especialmente sistemas informáticos. La IA es una rama de la informática que se ocupa de crear máquinas inteligentes que puedan programarse para pensar y reaccionar como humanos e imitar sus acciones. El análisis de datos, por otro lado, se refiere a las técnicas de análisis de datos sin procesar para obtener información valiosa de los datos. Se refiere al análisis de grandes conjuntos de datos, utilizando sistemas informáticos especializados, para sacar conclusiones de la información que contienen para el apoyo a la toma de decisiones.

Objetivo



- El objetivo de la IA es crear sistemas expertos que muestren un comportamiento inteligente: sistemas que comprendan, piensen, aprendan, respondan, reaccionen y se comporten como lo hacen los humanos. La idea es crear máquinas que puedan operar con poca o ninguna supervisión humana para que puedan encontrar soluciones a problemas complejos de una manera más humana. El objetivo de analítica de datos es dar sentido a los datos sin procesar para las predicciones, la toma de decisiones y muchas otras cosas. Los datos brutos se ordenan y organizan, interpretan y evalúan de modo que se pueda extraer información relevante o útil de ellos.

Aplicaciones

- Las aplicaciones de análisis de datos se pueden clasificar en términos generales como descriptivas, predictivas y prescriptivas. El análisis descriptivo extrae depósitos de datos masivos para extraer patrones potenciales en los datos; el análisis predictivo combina datos masivos de diferentes fuentes para predecir tendencias o eventos futuros; y los análisis prescriptivos ayudan a evaluar el impacto de diferentes decisiones posibles. Las industrias de exploración de petróleo y gas utilizan análisis prescriptivos para optimizar el proceso de exploración. Las industrias utilizan análisis predictivos para predecir fallas en las máquinas.

Las IA están diseñadas para ser utilizadas en robots, como los diseñados para aplicaciones industriales, mientras que algunas se utilizan para misiones de rescate, capaces de navegar por varios terrenos. Otras IA son buenas para procesar datos y facilitar diversas tareas de análisis de datos. La IA es una parte crucial de la vida humana diaria y está en casi todas partes, desde la automatización cliente soporte y asistente digital de voz para la industria de la salud y los sectores financieros, para automóviles autónomos y dispositivos domésticos inteligentes, en todas partes.

IA vs.Análisis de datos: Cuadro comparativo

Resumen de IA frente a análisis de datos



En pocas palabras, la IA es una colección de tecnologías que tienen como objetivo extraer conocimientos y patrones de grandes conjuntos de datos y tomar decisiones informadas basadas en la información. Para esto, la IA requiere datos de calidad y, sin herramientas de análisis de datos de calidad, la IA no puede evaluar los datos y hacer predicciones, por lo que no puede proporcionar información valiosa. Por lo tanto, tanto el análisis de datos como la inteligencia artificial están estrechamente relacionados entre sí y comprender la diferencia entre los dos se trata de elegir las herramientas adecuadas para el trabajo correcto.

Entradas Populares

Diferencia entre Samsung A Series y B Series

Samsung A Series vs B Series Samsung tiene un cierto método para nombrar cada modelo en su línea de productos, como lo haría cualquier fabricante, para proporcionar a las personas

Diferencia entre administración y gestión empresarial

'Administración de empresas' vs 'Administración' Si toma un curso de negocios en la universidad, es probable que tenga que estudiar matemáticas comerciales, derecho comercial,

Diferencia entre Rivularia y Oscillatoria



¿Qué es Rivularia y Oscillatoria? Ambos son tipos de algas verdiazules. Sin embargo, Rivularia pertenece a la familia Rivulariaceae y Oscillatoria pertenece a la familia

Diferencia entre conjuntiva y esclerótica

Los ojos son uno de los órganos de los sentidos más vitales del cuerpo humano, ya que son responsables de la visión y la comunicación no verbal. El ojo humano se compone de un

Misión del piloto de Mustang: Un día en la vida

Un jinete de Mustang relata una de sus misiones más memorables, de principio a fin.

Diferencia entre disco duro SATA e IDE

Desde el comienzo de la era de las computadoras, el medio de almacenamiento ha evolucionado constantemente. Desde los disquetes hasta el disco duro, su capacidad ha crecido