Dado e Informação, qual a diferença?

Em um contexto de machine learning, é importante entender a diferença entre dados e informações. Embora esses termos possam parecer sinônimos, eles têm significados distintos e desempenham papéis importantes em como os modelos de aprendizado de máquina são construídos e implementados.

O que é Dado?

Dados referem-se a um conjunto de informações brutos, que ainda não foram processadas ou interpretadas de alguma forma. Esses dados podem ser estruturados ou não estruturados, mas geralmente estão em um formato que pode ser armazenado e manipulado por computadores. Por exemplo, uma tabela de dados com informações de vendas de uma loja de varejo seria considerada um conjunto de dados. Esses dados por si só não possuem nenhum significado ou valor para o usuário final, mas são a matéria-prima a partir da qual as informações são extraídas.

O que é Informação?

Por outro lado, informações referem-se a dados que foram processados e interpretados de alguma forma para fornecer algum tipo de insight ou significado. As informações são o resultado do processamento dos dados e fornecem contexto e significado para o usuário final. Por exemplo, se analisarmos a tabela de dados das vendas de uma loja de varejo, podemos derivar informações sobre quais produtos vendem melhor em determinadas épocas do ano ou quais regiões têm maior demanda por determinados tipos de produtos. Essas informações podem ser usadas para informar decisões de negócios ou melhorar a eficácia de campanhas de marketing.

No contexto de machine learning, os dados são alimentados em modelos de aprendizado de máquina, que processam e analisam esses dados para extrair informações e conhecimentos. O modelo aprende a partir dos dados e é capaz de fazer previsões ou tomar decisões com base nas informações que foram extraídas. Por exemplo, um modelo de aprendizado de máquina poderia ser treinado com dados de vendas de uma loja de varejo para prever quais produtos terão maior demanda em determinados períodos do ano.

Em resumo, a diferença entre dados e informações é que os dados são a matéria-prima a partir da qual as informações são extraídas. As informações são o resultado do processamento dos dados e fornecem significado e contexto para o usuário final. Em machine learning, os dados são alimentados em modelos de aprendizado de máquina para extrair informações e conhecimentos que podem ser usados para tomar decisões ou prever resultados futuros.

A Serie “Connected” ou “A Era dos dados em PT-br” na netflix Aborda muito bem esse assunto.

Pense no seguinte cenário, você está no seu carro e no painel, o simbolo de que a gasolina entrou na reserva. Agora você sabe que precisa abastecer o seu carro, então pelo caminho você passa por 3 postos de gasolina onde os preços são:

Posto 1: R$5,60

Posto 2: R$ 5,30

Posto 3: R$ 5,00

Onde você vai abastecer seu carro?

A Coleta de preços da gasolina é o dado, e com base nesses dados onde a gasolina está mais barata? está é a informação.

Você com base no seu aprendizado na vida, irá tomar a decisão de onde irá bastecer, será que no lugar mais barato? melhor Custo x Benefício? Marca favorita? a decisão é sua.

No Machine learning a aplicação é semelhante, nós veremos isso em detalhes em artigos futuros.

Enquanto isso diz pra mim nos comentários o que achou e quais as suas dúvidas e curiosidades sobre o assunto!