Los parámetros y proyectos de la ciencia de datos e inteligencia artificial están tomando el mundo y lo están revolucionando. Ahora podemos encontrarnos con herramientas que han sido desarrolladas por estos dos campos en cualquier lugar de nuestra vida diaria, nuestro trabajo…
Los avances de la computación nos han ayudado a mejorar nuestra productividad y seguridad y ha innovado en cada campo de nuestra vida. Por lo tanto, a continuación, te hablamos sobre estos dos sectores y algunos conceptos de la ciencia de datos e inteligencia artificial que deberías conocer.
Diferencias entre ciencia de datos e inteligencia artificial
Aunque la ciencia de datos o data science y la inteligencia artificial comparten funcionalidades, proyectos y conceptos, tienen diferencias en cuanto a su practicabilidad y forma de emplearlas.
La ciencia de datos o Big Data será importante para cualquier proyecto que se haga con inteligencia artificial, pues la primera está compuesta de IA.
Ahora bien, el Big Data es la práctica que se utiliza para extraer, clasificar y analizar datos no estructurados de gran volumen. Una vez analizados, pueden encontrar patrones que definirán la forma en la que actúa un cliente y, de esta manera, definirás con qué métodos de mercadeo puedes vender más.
Mientras tanto, la inteligencia artificial es la encargada de crear algoritmos computacionales que imitan el comportamiento neuronal de un ser humano. El objetivo de la IA es diseñar proyectos de algoritmos y ponerlos en funcionamiento para obtener mejoras en varios sectores de la productividad y economía.
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👉 Prueba gratis el Bootcamp en Inteligencia Artificial por una semana5 conceptos de la ciencia de datos e inteligencia artificial
Ahora que entiendes la diferencia de estos sectores, podemos pasar a 5 conceptos de la ciencia de datos e inteligencia artificial que nos parecen importantes. Te recomendamos conocerlos cuando quieras comenzar tu camino en Big Data.
Turing test
El Turing test ha sido uno de los hitos más relevantes de la historia de la inteligencia artificial hasta el día de hoy. En el año 1950, el matemático británico desarrolló el test de Turing. El objetivo de este test era determinar de qué forma una máquina podría reproducir respuestas que imitaran el comportamiento neuronal del ser humano.
Si quieres conocer más hitos de la historia de la inteligencia artificial, no dudes en visitar uno de nuestros artículo anteriores.
Clustering
El clustering es un concepto práctico que viene arraigado en el campo de la data science o Big Data. Este se refiere a una agrupación de registros y observaciones en una clasificación similar. Estos son recolectados y organizados para producir distintos caminos y conceptos relacionados con la inteligencia de negocios de las compañías.
Aplicaciones
Este concepto se refiere a los campos que pueden estar influenciados por la ciencia de datos e inteligencia artificial. Aquí salen a relucir los campos de los negocios, del marketing, de la medicina o de la educación, entre otros sectores muy relacionados con la vida cotidiana.
Machine learning
El concepto de machine learning va de la mano con la inteligencia artificial, pues de allí salen todos los procesos y algoritmos que permitirán entrenar un modelo IA, con el procesamiento de datos y el desarrollo de algoritmos para cumplirlo.
De esta manera, el modelo IA, después del entrenamiento, podrá realizar las actividades programadas.
Deep learning
El deep learning, a su vez, llega acompañado del machine learning y es un objeto de estudio de la IA. Cuando los programadores usan este método, están buscando entrenar al ordenador para que realice las tareas programadas, que imitarán las que realiza el ser humano.
¿Qué puedes hacer ahora?
Ahora que recuerdas las diferencias principales entre la ciencia de datos e inteligencia artificial y, además, conoces los conceptos base que rodean ambos sectores, estás más cerca de comprender todas las funcionalidades e innovaciones del Big Data y la IA.
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