Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial conceptos que toman fuerza

Comencemos a desglosar este fascinante mundo de las tecnologías que se entrelazan con otras ciencias y fines para obtener soluciones mucho mas eficientes y que es el camino al éxito para varias organizaciones con y sin fines de lucro pero principalmente para la sociedad en general. Comenzaremos con conceptos que pueden parecerse pero no son iguales o que necesitan del otro para funcionar o que provienen del otro gran concepto. La idea es explicar que significa cada una de ellas sin tanto detalle, ya que eso dependerá de ustedes seguir indagando en este fascinante mundo.

Data Science o Ciencia de datos

Origen del Data Science o Ciencia de Datos

El data Science o Ciencia de Datos, históricamente se nombro en la década de los 60 como sustituto de la estadística, pero no fue hasta en 1974 donde Peter Naur acuño la Ciencia de Datos como un conjunto de técnicas para manejar y analizar datos en su publicación “Concise Survey of Computer Methods” se traduce al español como “Resumen Conciso de Métodos Computacionales”. Y en el año 2001 es donde toma fuerza con William S. Cleveland, un estadístico estadounidense donde convoca que la ciencia de datos es un campo interdisciplinario donde combina Estadísticas y el Análisis y visualización de datos mediante la computación abocados a un problemas real. En el año 2012 la Harvard Business Review, publicó lamado “Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century” traducido al español como “El Trabajo Más Sexy del Siglo XXI”. que ayudó a popularizar tanto el término “ciencia de datos” como la función del “científico de datos”. Desde entonces, la ciencia de datos ha continuado creciendo en relevancia debido al surgimiento del Big Data y la necesidad de analizar y extraer valor de los grandes conjuntos de datos generados en un amplio rango de campos y sectores.

Composición del Data Science

La ciencia de datos es un “concepto para unificar estadísticas, Informática( análisis de datos, aprendizaje automático e inteligencia artificial ) y su objetivo es comprender y analizar fenómenos reales con datos“. Combina diversas habilidades, desde las matemáticas y estadísticas hasta la visualización de datos, y también involucra el uso de técnicas de programación y software.

Objetivo del Data Science

El objetivo de la ciencia de datos se centra en extraer y generar insights (“Insights” se refiere al entendimiento profundo y claros obtenidos a partir de la interpretación y análisis de datos valiosas para tomar decisiones más informadas) y comprender los patrones y las tendencias dentro de los datos.

y Los científicos de datos?

Los científicos de datos suelen trabajar en la limpieza, preparación y análisis de grandes volúmenes de datos (Big data), para proporcionar a las organizaciones una mejor comprensión de la información que contienen. Esta comprensión puede usarse para tomar decisiones informadas, predecir tendencias futuras, mejorar los procesos comerciales y mucho más. La ciencia de datos es muy valiosa en áreas que generan grandes cantidades de datos, como la medicina, la banca y la comercialización en línea.

Inteligencia Artificial IA o Artificial Intelligence AI

Origen de la Inteligencia Artificial

Si bien en la decada del 40, Alan Turing desarrollo el concepto de una maquina universal puede simular cualquier otra maquina de computo y también fue el creador del “test de turing” donde una maquina puede interactuar de tal manera que no pueda ser distinguida por un ser humano( famosa prueba de una interfaz de texto con una maquina y con un ser humano, sino se distingue cual es la maquina, entonces se supera el test). El término “Inteligencia Artificial” fue acuñado por primera vez en 1956 por John McCarthy, un científico de la computación estadounidense, durante la Conferencia de Dartmouth. Esta conferencia es a menudo citada como el evento que dio origen al campo de la Inteligencia Artificial como una disciplina académica independiente. En dicha conferencia se propuso que “cada aspecto del aprendizaje o cualquier otra característica de la inteligencia puede ser descrito con tanta precisión que una máquina puede ser hecha para simularlo”. Este concepto se convirtió en la base de la investigación en IA. En aquella conferencia además de McCarthy también estuvieron los participantes Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon.

Inteligencia artificial proviene de la Informática

Inteligencia artificial es un campo de la informática que se centra en la creación de sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren la intervención humana. Estas tareas pueden incluir el procesamiento del lenguaje natural, la toma de decisiones, la percepción visual, etc. El aprendizaje automático o Machine Learning, que es una subrama de la IA, se ocupa del desarrollo de algoritmos que permiten a los sistemas aprender de los datos y mejorar su rendimiento con el tiempo sin ser programados explícitamente.

El Objetivo de la Inteligencia Artificial

En un sentido más amplio, el objetivo de la IA es imitar la inteligencia humana, y en última instancia, superarla(concepto de IA fuerte que no se ha logrado), para ayudar a los humanos una variedad de tareas, mejorando la eficiencia y permitiendo nuevos tipos de tecnología.

Tipos de Inteligencia Artificial

1. IA débil o estrecha (Weak or Narrow AI): Este tipo de IA está diseñado para realizar una tarea específica, como el reconocimiento de voz o la recomendación de productos en sitios de compra. Aunque estas IAs pueden parecer inteligentes en su área específica, en realidad no comprenden o conceptualizan la información que procesan.
2. IA fuerte o general (Strong or General AI): Este tipo de IA es el que todavía es en gran parte teórico y no existe en la práctica. La IA fuerte no sólo sería capaz de realizar tareas específicas, sino que también sería capaz de comprender, aprender, adaptarse y aplicar su inteligencia a cualquier problema, de manera similar a como lo haría un humano. En otras palabras, una IA fuerte tendría una inteligencia similar a la humana en todos los aspectos.

Subdisciplinas o subramas de la Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial (IA) . Aquí están algunas de las más destacadas:

Inteligencia Artificial (IA) es un campo amplio y diverso que se compone de varias subdisciplinas o subramas. Aquí están algunas de las más destacadas:

1. Aprendizaje automático (Machine Learning): Esta subrama se centra en el desarrollo de algoritmos que permiten a las máquinas aprender de los datos y mejorar su rendimiento a medida que adquieren más datos.
2. Aprendizaje profundo (Deep Learning): Es una subcategoría del aprendizaje automático que se centra en las redes neuronales artificiales, especialmente aquellas con muchas capas (de ahí el término “profundo”). El aprendizaje profundo ha demostrado ser muy eficaz para tareas como el reconocimiento de imágenes y voz.
3. Procesamiento del lenguaje natural (Natural Language Processing, NLP): Esta subrama se ocupa de cómo las máquinas pueden entender, interpretar y generar lenguaje humano. Esto incluye la traducción automática, la generación de texto y los chatbots.
4. Visión por computadora (Computer Vision): Se enfoca en permitir que las máquinas “vean”, es decir, interpreten y comprendan información visual. Esto incluye tareas como el reconocimiento de objetos, la detección de movimiento y la interpretación de video.
5. Robótica: Esta subrama se ocupa de cómo las máquinas pueden interactuar físicamente con su entorno. Esto incluye tareas como la navegación, la manipulación de objetos y la interacción humano-robot.
6. Sistemas expertos: Son programas de computadora que utilizan el conocimiento y los procesos de toma de decisiones de un experto en un determinado campo para resolver problemas complejos.
7. Inteligencia artificial evolutiva (Evolutionary Computation): Se refiere a los algoritmos y métodos basados en la teoría de la evolución biológica, como los algoritmos genéticos y la programación genética.
8. Redes neuronales (Neural Networks): Son sistemas computacionales que intentan imitar las redes de neuronas que componen el cerebro humano, para ayudar a las computadoras a pensar y aprender de manera más parecida a los humanos.

Cada una de estas subramas tiene sus propias técnicas, enfoques y aplicaciones, aunque a menudo hay un gran solapamiento y colaboración entre ellas.

En Resumen

• Data Science o Ciencia de datos: Estudio multidisciplinario que se compone de Estadísticas, Informática y un problema de negocio el que se debe solucionar mediante modelos como la clasificación, regresión, clasterización de patrones y que en algunos casos utiliza inteligencia artificial como son las redes neuronales.
• Artificial Intelligence o Inteligencia Artificial: Es el uso de tecnología mediante maquinas de computo que buscan imitar las tareas y comportamiento humano logrando ser más productivos, eficientes y disminuyendo la exposición a riesgos.
• Machine Learning o Aprendizaje de Máquina: Pertenece a la inteligencia artificial y posee algoritmos que se “alimentan” de los datos y “aprenden” de los mismos.
• Deep Learning o Aprendizaje Profundo: “Pertenece al Machine Learning y utiliza algoritmos más evolucionados de aprendizaje como es el caso de las redes neuronales siendo eficiente en campos de tratamiento de audios e imágenes.
• Big Data: Análisis de datos que cumplen con las características claves de las 5V: Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad y Valor. Con esto podemos realizar tanto ciencia de datos como Inteligencia Artificial.