Forskellen mellem Big Data og maskinlæring
Big data analytics er processen med at indsamle og analysere den store mængde datasæt (kaldet Big Data) for at opdage nyttige skjulte mønstre og anden information som kundevalg, markedstendenser, der kan hjælpe organisationer med at tage mere informerede og kundeorienterede forretningsbeslutninger. Big data er et udtryk, der beskriver de data, der er kendetegnet ved 3V'er: den ekstreme datamængde, den store mangfoldighed af datatyper og den hastighed, hvormed dataene skal behandles. Big data kan analyseres for indsigt, der fører til bedre beslutninger og strategiske forretningsgange.
Maskinlæring er et felt af AI (kunstig intelligens) ved hjælp af hvilke softwareprogrammer, der kan lære at øge deres nøjagtighed for de forventede resultater. I lægmandsbetingelser er Machine Learning måde at uddanne computere til, hvordan man udfører komplekse opgaver, som mennesker ikke ved, hvordan de skal udføre. Maskinindlæringsfeltet er så stort og populært i disse dage, at der sker en masse maskinlæringsaktiviteter, der sker i vores daglige liv, og snart bliver det en integreret del af vores daglige rutine.
Så har du bemærket nogen af disse maskinlæringsaktiviteter i din hverdag?
- Kender du de film / show-anbefalinger, du får på Netflix eller Amazon? Maskinlæring gør dette for dig.
- Hvordan bestemmer Uber / Ola prisen på dit cab ride? Hvordan minimerer de ventetiden, når du hagler en bil? Hvordan matcher disse tjenester dig optimalt med andre passagerer for at minimere omveje? Svaret på alle disse spørgsmål er Machine Learning.
- Hvordan kan en finansiel institution afgøre, om en transaktion er svigagtig eller ej? I de fleste tilfælde er det vanskeligt for mennesker at manuelt gennemgå hver transaktion på grund af dens meget høje daglige transaktionsvolumen. I stedet bruges AI til at oprette systemer, der lærer af de tilgængelige data for at kontrollere, hvilke typer transaktioner der er svigagtige.
- Har du nogensinde spekuleret på, hvad er teknologien bag den selvkørende Google-bil? Igen er svaret maskinlæring.
Nu ved vi, hvad Big Data vs Machine Learning er, men at beslutte, hvilken der skal bruges, på hvilket sted vi har brug for at se forskellen mellem begge.
Sammenligning fra hoved til hoved mellem Big Data vs Machine Learning
Vigtige forskelle mellem Big Data vs Machine Learning
Både datamining og maskinindlæring er forankret i datavidenskab. De krydser ofte eller forveksles med hinanden. De overlejrer hinandens aktiviteter, og forholdet beskrives bedst som gensidig. Det er umuligt at se en fremtid med bare en af dem. Men der er stadig nogle unikke identiteter, der adskiller dem med hensyn til definition og anvendelse. Her er et kig på nogle af forskellene mellem big data og maskinlæring og hvordan de kan bruges.
- Normalt inkluderer store data-diskussioner opbevarings-, indtagelses- og ekstraktionsværktøjer, der ofte er Hadoop. Mens maskinlæring er et underfelt inden for datalogi og / eller AI, der giver computere mulighed for at lære uden at være eksplicit programmeret.
- Big data-analyse som navnet antyder er analyse af big data ved at opdage skjulte mønstre eller udtrække oplysninger fra dem. Så i big data-analyse udføres analysen på big data. Maskinlæring er, i enkle vendinger, at lære en maskine at reagere på ukendte input og give ønskelige output ved hjælp af forskellige maskinlæringsmodeller.
- Selvom både big data og maskinlæring kan indstilles til automatisk at se efter specifikke typer data og parametre, og deres forhold mellem dem big data, kan de ikke se forholdet mellem eksisterende stykker data med den samme dybde, som maskinlæring kan.
- Normal big data-analyse handler om at udtrække og transformere data til at udtrække information, som derefter kan bruges til at blive fodret til et maskinindlæringssystem for at gøre yderligere analyser til at forudsige outputresultater.
- Big data har mere at gøre med High-Performance Computing, mens Machine Learning er en del af Data Science.
- Maskinlæring udfører opgaver, hvor menneskelig interaktion ikke betyder noget. Mens big data-analyse omfatter strukturen og modelleringen af data, der forbedrer beslutningsprocessen, så kræver menneskelig interaktion.
Sammenligningstabel over Big Data vs Machine Learning
Jeg diskuterer større artefakter og skelner mellem Big Data vs Machine Learning
| Grundlag for sammenligning | Big Data | Maskinelæring |
| Datanvendelse | Big data kan bruges til forskellige formål, herunder økonomisk forskning, indsamling af salgsdata osv. | Maskinindlæring er teknologien bag selvkørende biler og forhåndsindstillingsmotorer. |
| Fundamenter til læring | Big data analytics trækker fra eksisterende information for at se efter nye mønstre, der kan hjælpe med at forme vores beslutningsprocesser. | På den anden side kan maskinlæring lære af de eksisterende data og give det nødvendige grundlag for, at en maskine kan lære sig selv. |
| Mønster genkendelse | Big data-analyse kan afsløre nogle mønstre gennem klassifikationer og sekvensanalyse. | Imidlertid tager maskinlæring dette koncept et skridt foran ved at bruge de samme algoritmer, som big data analytics bruger til automatisk at lære af de indsamlede data. |
| Datavolumen | Big data, som navnet antyder, har en tendens til at være interesseret i store datasæt, hvor problemet handler med den store datamængde. | ML har en tendens til at være mere interesseret i små datasæt, hvor overdreven tilpasning er problemet |
| Formål | Formålet med big data er at gemme store mængder data og finde ud af mønster i data | Formålet med maskinlæring er at lære af træne data og forudsige eller estimere fremtidige resultater. |
Fremtiden for Big Data vs Machine Learning
I 2020 vil vores akkumulerede digitale univers af data vokse fra 4, 4 zettabyte til 44 zettabyte, som rapporteret af Forbes. Vi opretter også 1, 7 megabyte med ny information hvert sekund for hvert menneske på planeten.
Vi skraber bare overfladen på, hvad big data og maskinlæring er i stand til. I stedet for at fokusere på deres forskelle, beskæftiger de sig begge med det samme spørgsmål: ”Hvordan kan vi lære af data?” I slutningen af dagen er det eneste, der betyder noget, hvordan vi indsamler data, og hvordan kan vi lære af det til opbygge fremtidsklare løsninger.
Anbefalet artikel
- Big Data vs Data Science - Hvordan er de forskellige?
- Find ud af 10 forskellen mellem små data og store data
- Fremragende forskel mellem statistik og maskinlæring
- Hvorfor innovation er det mest kritiske aspekt af Big Data?