Scienza dei dati e apprendimento automatico: in cosa differiscono?

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Con la recente crescita esplosiva dell’intelligenza artificiale, due campi connessi stanno registrando una domanda significativa: la scienza dei dati e l’apprendimento automatico.

Si prevede che il valore del mercato globale dell’intelligenza artificiale raggiungerà quasi i 2 trilioni di dollari entro il 2030 e la necessità di professionisti qualificati dell’intelligenza artificiale sta crescendo a ritmo. I data scientist e gli ingegneri del machine learning svolgono un ruolo essenziale nella creazione e nell'utilizzo dei sistemi di intelligenza artificiale e sono dietro alcuni degli sviluppi più interessanti del settore.

Sebbene le due discipline siano spesso confuse, la scienza dei dati e l’apprendimento automatico hanno focus distinti e richiedono competenze diverse. Per le organizzazioni che sviluppano una strategia di intelligenza artificiale, comprendere queste sfumature è fondamentale per creare team efficaci. E per chi cerca lavoro nel campo dell’intelligenza artificiale, è fondamentale sapere quali competenze sono necessarie per ciascuno di questi ruoli richiesti.

La scienza dei dati è un campo interdisciplinare che incorpora concetti e metodi di analisi dei dati, scienza dell'informazione, apprendimento automatico e statistica.

Nel complesso, i data scientist mirano a estrarre informazioni utili dai dati per affrontare un problema aziendale o di ricerca. Identificando modelli e tendenze nel tempo, i data scientist aiutano le organizzazioni a prendere decisioni più informate, migliorare l'efficienza e sviluppare strategie basate sui dati.

In genere, un flusso di lavoro di data science prevede le seguenti fasi:

Poiché ricavare informazioni preziose dai dati è utile in quasi tutti i settori, la scienza dei dati ha molte possibili applicazioni in un’ampia gamma di settori.

Di seguito sono riportati alcuni esempi di casi d'uso comuni nel settore per la scienza dei dati:

L’apprendimento automatico è sia un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale sia una tecnica utilizzata nella scienza dei dati. Gli algoritmi di machine learning rilevano modelli e relazioni nei dati, adattando autonomamente il proprio comportamento per migliorare le proprie prestazioni nel tempo. Con dati di addestramento di qualità sufficientemente elevata, i sistemi di apprendimento automatico possono effettuare previsioni e analisi complesse che sarebbe difficile o impossibile codificare manualmente.

Gli ingegneri del machine learning mirano a costruire sistemi di machine learning flessibili e affidabili in grado di adattarsi ai nuovi dati. Questo approccio incentrato sui dati differenzia il machine learning dal software tradizionale. A differenza dei tipici programmi software, che hanno regole codificate, i modelli di machine learning possono adattare automaticamente il loro comportamento quando vengono esposti a nuovi dati, senza bisogno che intervenga uno sviluppatore umano.

Le pipeline di machine learning, simili ai flussi di lavoro di data science, iniziano con la raccolta e la preelaborazione dei dati. Il modello quindi acquisisce un set iniziale di dati di addestramento, identifica modelli e relazioni in quel set di dati e utilizza tali informazioni per ottimizzare le variabili interne chiamate parametri. Il modello viene quindi valutato su una nuova serie di dati di test per convalidarne l'accuratezza e vedere come risponde a dati mai visti prima.

Tutti questi passaggi sono familiari dalla pipeline di data science. Ma mentre il passo successivo di un data scientist è in genere quello di presentare i risultati delle proprie analisi alle parti interessate, un ingegnere di machine learning è solitamente responsabile dell'implementazione, del monitoraggio e del mantenimento dei modelli in produzione. Queste fasi di distribuzione e monitoraggio del modello assomigliano al ciclo DevOps per il software tradizionale, portando alla divulgazione del termine operazioni di machine learning (MLOps).

La distribuzione di un modello si riferisce alla sua integrazione nelle applicazioni e nel software di produzione, mentre il monitoraggio implica il monitoraggio, il debug e il mantenimento del modello dopo la distribuzione. Poiché gli ambienti del mondo reale sono in costante cambiamento, i team MLOps perfezionano e riqualificano i modelli su base continuativa per garantire che continuino a funzionare bene nel tempo.

Come la scienza dei dati, l’apprendimento automatico è utile in molti settori. Gli algoritmi di machine learning possono eseguire un'ampia gamma di funzioni rilevanti per gli obiettivi aziendali, come previsione, automazione del flusso di lavoro e generazione di contenuti.

Di seguito sono riportati alcuni esempi di casi d'uso comuni nel settore per l'apprendimento automatico: