Quem está acostumado a realizar análises com dados de medições está ciente do rigor estatístico e metrológico necessário para a obtenção de resultados em nível suficiente de confiabilidade, e dos cuidados fundamentais para a formulação de conclusões e previsões de comportamentos futuros.
Nos últimos anos, novas formas de abordar o tema têm ganhado destaque: o uso de inteligência artificial (IA) e de algoritmos de machine learning – oriundos de áreas correlatas às ciências da computação – é crescente em diversos domínios, seja em processos industriais, na criação de novos produtos, no desenvolvimento tecnológico, em pesquisas sociais aplicadas ou mesmo acadêmicas de base.
Mas, como essas duas abordagens se sobrepõem? O que elas têm em comum, e no que se diferem? Nesse texto vamos tentar esclarecer as principais dúvidas relacionadas ao tema.
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