Diferența dintre Big Data și Machine Learning
Analiza datelor mari este procesul de colectare și analiză a volumului mare de seturi de date (denumite Big Data) pentru a descoperi tipare ascunse utile și alte informații precum alegerile clienților, tendințele pieței care pot ajuta organizațiile să ia decizii de afaceri mai informate și orientate către client. Datele mari este un termen care descrie datele caracterizate prin 3V: volumul extrem de date, marea varietate de tipuri de date și viteza cu care datele trebuie procesate. Datele mari pot fi analizate pentru informații care să conducă la decizii mai bune și mișcări strategice de afaceri.
Învățarea automată este un domeniu de AI (Inteligență artificială) prin utilizarea aplicațiilor software care pot învăța să-și crească precizia pentru rezultatele așteptate. În termeni de profan, Machine Learning este modalitatea de a educa computerele despre cum să îndeplinească sarcini complexe pe care oamenii nu știu să le îndeplinească. Câmpul de învățare a mașinilor este atât de vast și popular în aceste zile, încât în viața noastră de zi cu zi se întâmplă o mulțime de activități de învățare automată și în curând va deveni o parte integrantă a rutinei noastre de zi cu zi.
Deci, ai observat vreuna din aceste activități de învățare automată în viața ta de zi cu zi?
- Cunoașteți recomandările de film / emisiune pe care le primiți pe Netflix sau Amazon? Învățarea automată face acest lucru pentru tine.
- Cum determină Uber / Ola prețul călătoriei cu taxiul? Cum reduc ei minim timpul de așteptare odată ce ai grăbit o mașină? Cum se potrivesc aceste servicii în mod optim cu alți pasageri pentru a reduce ocolurile? Răspunsul la toate aceste întrebări este Machine Learning.
- Cum poate o instituție financiară să stabilească dacă o tranzacție este frauduloasă sau nu? În cele mai multe cazuri, pentru oameni este dificil să revizuiască manual fiecare tranzacție din cauza volumului său foarte mare de tranzacții zilnice. În schimb, AI este utilizat pentru a crea sisteme care învață din datele disponibile pentru a verifica ce tipuri de tranzacții sunt frauduloase.
- Te-ai întrebat vreodată care este tehnologia din spatele autovehiculului Google care se auto-conduce? Din nou, răspunsul este învățarea automată.
Acum știm care sunt Big Data vs Machine Learning, dar pentru a decide care să folosim în ce loc trebuie să vedem diferența dintre ambele.
Comparație față în cap între Big Data și Machine Learning
Diferențe cheie între Big Data și Machine Learning
Atât extragerea datelor, cât și învățarea automată sunt înrădăcinate în știința datelor. Adesea se intersectează sau se confundă între ei. Se suprapun reciproc activităților și relația este cea mai bine descrisă ca mutualistă. Este imposibil să vezi un viitor doar cu unul dintre ei. Există însă unele identități unice care le separă din punct de vedere al definiției și aplicării. Iată câteva dintre diferențele dintre datele mari și învățarea automată și modul în care acestea pot fi utilizate.
- De obicei, discuțiile despre date mari includ instrumente de stocare, ingerare și extracție, de obicei Hadoop. Întrucât învățarea automată este un sub-câmp al informaticii și / sau AI care oferă computerului capacitatea de a învăța fără a fi programat explicit.
- Analiza de date mari, după cum sugerează numele, este analiza datelor mari prin descoperirea tiparelor ascunse sau extragerea informațiilor din aceasta. Deci, în analiza datelor mari, analiza se face pe date mari. Învățarea automată, în termeni simpli, învață o mașină cum să răspundă la intrări necunoscute și să ofere rezultate dezirabile prin utilizarea diferitelor modele de învățare automată.
- Deși atât datele mari, cât și învățarea automată pot fi configurate pentru a căuta automat tipuri specifice de date și parametri, iar relația dintre acestea date mari nu poate vedea relația dintre bucățile de date existente cu aceeași profunzime pe care o poate învăța mașina.
- Analitica obișnuită a datelor mari are în vedere extragerea și transformarea datelor pentru a extrage informații, care apoi pot fi utilizate pentru a fi alimentate într-un sistem de învățare automată pentru a face analize suplimentare pentru a prezice rezultatele rezultatelor.
- Datele mari au mai mult de-a face cu calculul de înaltă performanță, în timp ce învățarea automată este o parte a științei datelor.
- Învățarea automată îndeplinește sarcini în care interacțiunea umană nu contează. Întrucât, analiza datelor mari include structura și modelarea datelor care îmbunătățesc sistemul decizional care necesită o interacțiune umană.
Tabelul de comparare a datelor Big vs vs Machine Learning
Discut despre artefacte majore și disting între Big Data și Machine Learning
| Baza pentru comparație | Date mare | Învățare automată |
| Utilizarea datelor | Datele mari pot fi utilizate pentru o varietate de scopuri, inclusiv cercetarea financiară, colectarea datelor de vânzări etc. | Învățarea automată este tehnologia din spatele mașinilor cu autovehicule și a motoarelor recomandate în avans. |
| Fundații pentru învățare | Analiza datelor mari extrage din informațiile existente pentru a căuta tipare emergente care pot ajuta la modelarea proceselor noastre de luare a deciziilor. | Pe de altă parte, Învățarea automată poate învăța din datele existente și poate oferi fundamentul necesar pentru ca o mașină să se învețe singură. |
| Recunoasterea formelor | Analizele de date mari pot dezvălui unele tipare prin clasificări și analize de secvențe. | Cu toate acestea, învățarea automată face acest concept cu un pas înainte prin utilizarea acelorași algoritmi pe care îi utilizează analiza de date mari pentru a învăța automat din datele colectate. |
| Volumul datelor | Datele mari, după cum sugerează numele, tind să fie interesate de seturi de date la scară largă, unde problema se ocupă de volumul mare de date. | ML tinde să fie mai interesat de seturile de date mici în care problema este o montare excesivă |
| Scop | Scopul datelor mari este de a stoca un volum mare de date și de a afla modelul în date | Scopul învățării automate este de a învăța din date instruite și prezice sau estimează rezultatele viitoare. |
Viitorul Big Data vs învățarea automată
Până în 2020, universul nostru digital acumulat de date va crește de la 4.4 zettabytes la 44 zettabytes, așa cum a raportat Forbes. De asemenea, vom crea 1, 7 megabyte de informații noi în fiecare secundă pentru fiecare ființă umană de pe planetă.
Tocmai zgâriem suprafața a ceea ce sunt mari datele și învățarea mașină. În loc să se concentreze pe diferențele lor, amândoi se preocupă de aceeași întrebare: „Cum putem învăța din date?” La finalul zilei, singurul lucru care contează este modul în care colectăm date și cum putem învăța de la acestea construiți soluții gata pentru viitor.
Articol recomandat
- Big Data vs Știința Datelor - Cum sunt ele diferite?
- Aflați cele 10 diferențe dintre datele mici Vs datele mari
- Diferență excelentă între statistică și învățare automată
- De ce inovația este cel mai critic aspect al datelor mari?