Разница между большими данными и машинным обучением
Анализ больших данных - это процесс сбора и анализа большого объема наборов данных (называемых большими данными) для обнаружения полезных скрытых шаблонов и другой информации, такой как выбор клиентов, тенденции рынка, которые могут помочь организациям принимать более информированные и ориентированные на клиента бизнес-решения. Большие данные - это термин, который описывает данные, характеризуемые 3 В: экстремальный объем данных, широкий спектр типов данных и скорость, с которой данные должны обрабатываться. Большие данные могут быть проанализированы для понимания, которые приводят к лучшим решениям и стратегическим деловым движениям.
Машинное обучение - это область ИИ (искусственного интеллекта), с помощью которой программные приложения могут научиться повышать свою точность для ожидаемых результатов. С точки зрения непрофессионала, машинное обучение - это способ обучения компьютеров тому, как выполнять сложные задачи, которые люди не знают, как их выполнять. Область машинного обучения настолько обширна и популярна в наши дни, что в нашей повседневной жизни происходит множество мероприятий по машинному обучению, и вскоре она станет неотъемлемой частью нашей повседневной жизни.
Итак, вы заметили какие-либо из этих действий машинного обучения в вашей повседневной жизни?
- Вы знаете те рекомендации фильмов / шоу, которые вы получаете на Netflix или Amazon? Машинное обучение делает это для вас.
- Как Uber / Ola определяет цену вашей поездки на такси? Как они минимизируют время ожидания, когда вы окликаете машину? Как эти услуги оптимально подходят для вас другим пассажирам, чтобы минимизировать объезд? Ответ на все эти вопросы - машинное обучение.
- Как финансовое учреждение может определить, является ли транзакция мошеннической или нет? В большинстве случаев людям сложно вручную просматривать каждую транзакцию из-за очень большого ежедневного объема транзакций. Вместо этого ИИ используется для создания систем, которые изучают доступные данные, чтобы проверить, какие типы транзакций являются мошенническими.
- Вы когда-нибудь задумывались о том, что за технология Google стоит за рулем автомобиля? Снова ответ - машинное обучение.
Теперь мы знаем, что такое Big Data против машинного обучения, но чтобы решить, какой из них использовать, в каком месте нам нужно увидеть разницу между ними.
Сравнение больших данных с машинным обучением
Ключевые отличия больших данных от машинного обучения
Как интеллектуальный анализ данных, так и машинное обучение уходят корнями в науку о данных. Они часто пересекаются или путаются друг с другом. Они накладывают друг на друга деятельность, и отношения лучше всего описать как взаимные. Невозможно увидеть будущее с одним из них. Но есть все еще некоторые уникальные идентичности, которые разделяют их с точки зрения определения и применения. Вот посмотрите на некоторые различия между большими данными и машинным обучением и как их можно использовать.
- Обычно обсуждения больших данных включают в себя инструменты хранения, приема и извлечения, обычно Hadoop. Принимая во внимание, что машинное обучение является подполем компьютерных наук и / или ИИ, который дает компьютерам возможность учиться без явного программирования.
- Аналитика больших данных, как следует из названия, - это анализ больших данных путем обнаружения скрытых шаблонов или извлечения информации из них. Таким образом, в аналитике больших данных анализ выполняется на больших данных. Проще говоря, машинное обучение - это обучение компьютера тому, как реагировать на неизвестные входные данные и давать желаемые выходные данные, используя различные модели машинного обучения.
- Хотя и большие данные, и машинное обучение могут быть настроены на автоматический поиск определенных типов данных и параметров, а их взаимосвязь между ними, большие данные не могут видеть взаимосвязь между существующими фрагментами данных с той же глубиной, что и машинное обучение.
- Обычная аналитика больших данных - это извлечение и преобразование данных для извлечения информации, которая затем может быть использована для подачи в систему машинного обучения для дальнейшей аналитики для прогнозирования выходных результатов.
- Большие данные имеют больше общего с высокопроизводительными вычислениями, в то время как машинное обучение является частью Data Science.
- Машинное обучение выполняет задачи, где человеческое взаимодействие не имеет значения. Принимая во внимание, что анализ больших данных включает структуру и моделирование данных, которые улучшают систему принятия решений, поэтому требуют взаимодействия с человеком.
Сравнение больших данных с машинным обучением
Я обсуждаю основные артефакты и различаю большие данные от машинного обучения
| Основа для сравнения | Большое количество данных | Машинное обучение |
| Использование данных | Большие данные могут использоваться для различных целей, включая финансовые исследования, сбор данных о продажах и т. Д. | Машинное обучение - это технология автомобилей с самостоятельным вождением и двигателей с предварительными рекомендациями. |
| Основы для обучения | Аналитика больших данных использует существующую информацию для поиска новых моделей, которые могут помочь сформировать наши процессы принятия решений. | С другой стороны, машинное обучение может извлечь уроки из существующих данных и обеспечить основу, необходимую для самообучения машины. |
| Распознавание образов | Аналитика больших данных может выявить некоторые закономерности посредством классификации и анализа последовательностей. | Тем не менее, машинное обучение выводит эту концепцию на один шаг вперед, используя те же алгоритмы, которые аналитика больших данных использует для автоматического изучения собранных данных. |
| Объем данных | Большие данные, как следует из названия, имеют тенденцию интересоваться крупномасштабными наборами данных, где проблема связана с большим объемом данных. | ML, как правило, больше интересуется небольшими наборами данных, где проблема заключается в перенастройке |
| Цель | Назначение больших данных - хранить большой объем данных и выявлять закономерности в данных. | Цель машинного обучения - учиться на обученных данных и прогнозировать или оценивать будущие результаты. |
Будущее больших данных против машинного обучения
К 2020 году наша накопленная цифровая вселенная данных вырастет с 4, 4 зетабайта до 44 зетабайтов, как сообщает Forbes. Мы также создадим 1, 7 мегабайта новой информации каждую секунду для каждого человека на планете.
Мы просто царапаем поверхность того, на что способны большие данные и машинное обучение. Вместо того чтобы сосредоточиться на своих различиях, они оба задаются одним и тем же вопросом: «Как мы можем учиться на данных?». В конце концов, единственное, что имеет значение, это то, как мы собираем данные и как мы можем извлечь из них создавать готовые решения.
Рекомендуемая статья
- Большие данные против Data Science - чем они отличаются?
- Узнайте 10 различий между маленькими данными и большими данными
- Отличная разница между статистикой и машинным обучением
- Почему инновации - самый важный аспект больших данных?