Różnica między dużymi zbiorami danych a uczeniem maszynowym

Było tak wiele historii i szumu wokół terminów Big Data i uczenie maszynowe oraz sposób przekształcenia Twojej firmy. Są one często przedstawiane jako ostateczne rozwiązanie wszystkich rzeczy, które powodują problemy dla organizacji. Nic dziwnego, że są to obecnie najczęściej rozmawiane modne słowa, ale ludzie nie rozumieją niuansów każdej koncepcji. Oba terminy są dość popularne wśród technologii w nowym wieku, a wszystko, od sieci społecznościowej po zakupy online, jest bezpośrednio powiązane z dużymi danymi i uczeniem maszynowym. Big Data jest związane z obliczeniami o wysokiej wydajności, podczas gdy uczenie maszynowe jest częścią nauki danych. Spójrzmy na dwa indywidualnie.

Co to jest Big Data?

Big Data to termin używany do opisania wyjątkowo dużych ilości zestawów danych pochodzących z nowych źródeł danych, które są zbyt obszerne i złożone, aby mogły je rozwiązać konwencjonalne techniki przetwarzania danych. W niektórych sytuacjach technicznych Big Data oznacza skala Petabajty, nieustrukturyzowane fragmenty danych wydobywanych lub generowanych z Internetu. Big Data to masa informacji, która jest duża i różnorodna, a przy odpowiednich narzędziach duże dane mogą być niezwykle cenne. Termin „Big Data” wydaje się być po raz pierwszy użyty pod koniec lat 90. XX wieku, a pierwszy artykuł akademicki został opublikowany w 2003 r. Przez Francis X. Diebolt - „Modele dynamicznych czynników Big Data do pomiaru i prognozowania czynników makroekonomicznych” - ale kredyt głównie trafia do Johna Masheya, pierwszej osoby, która używa terminu „Big Data”. Niektóre kluczowe technologie i wpływowe zdarzenia utorowały drogę dla ery Big Data.

Co to jest uczenie maszynowe?

Jeśli Big Data opisuje ogromne ilości danych i informacji, które są do dyspozycji, uczenie maszynowe opisuje sposób analizy tych danych. Uczenie maszynowe to podzbiór sztucznej inteligencji (AI), która wykorzystuje techniki statystyczne do zapewnienia maszyn i komputerów zdolności do nauki samodzielnie, bez wyraźnego programowania. Uczenie maszynowe oznacza zdolność maszyn do samodzielnego uczenia się. Ludzie programują komputery do nauki, nie mówiąc im, co robić. Maszyny uczą się, patrząc na dane. Chodzi o to, aby uczyć się przy użyciu istniejących danych, a następnie znaleźć wartości predykcyjne nowych danych, w oparciu o funkcje znalezione poprzez uczenie się. Uczenie maszynowe odnosi się do algorytmów, które same uczą się, w oparciu o prawdopodobieństwo i dane, aby wywnioskować wyniki. Można powiedzieć, że jest to proces, w którym aplikacje uczą się zwiększać swoją dokładność w celu przewidywania wyników.

Różnica między dużymi zbiorami danych a uczeniem maszynowym

Terminologia

- Big Data to termin używany do opisania ogromnych ilości zestawów danych pochodzących z nowych źródeł danych, które są zbyt obszerne i złożone, aby mogły je rozwiązać tradycyjne techniki przetwarzania danych. Big Data odnosi się do danych generowanych codziennie w tempie pęknięcia, które należy przetwarzać, przechowywać i analizować pod kątem przyszłych spostrzeżeń.

Z drugiej strony uczenie maszynowe to zdolność maszyn do samodzielnego uczenia się na podstawie istniejących danych, bez wyraźnego zaprogramowania.

Pojęcie

- Big Data to masa informacji, która jest duża i różnorodna, a przy odpowiednich narzędziach duże dane mogą być niezwykle cenne. Big Data odnosi się do dużych, różnorodnych zestawów danych zebranych z różnych źródeł, w tym mediów społecznościowych, Internetu rzeczy, urządzeń sensorycznych, przechowywania w chmurze, stron internetowych i innych. Dane są następnie gromadzone i analizowane pod kątem ukrytych wzorców i innych przydatnych informacji.

Uczenie maszynowe służy do znalezienia wzorców, których analitycy ludzcy nie widzą, a które można później przetłumaczyć na cenne spostrzeżenia.

Zamiar

- Big Data obejmuje narzędzia do przechowywania, spożycia i ekstrakcji danych, takie jak Hadoop. Celem dużych zbiorów danych jest analiza ogromnych ilości danych poprzez identyfikację ukrytych wzorców lub wyodrębnienie informacji z tych danych w celu zapewnienia wglądu, które prowadzą do lepszych decyzji i realizację nowych modeli biznesowych lub uzyskanie znacznej przewagi konkurencyjnej.

Celem uczenia maszynowego jest uczenie się przy użyciu istniejących danych, a następnie znalezienie wartości predykcyjnych nowych danych, w oparciu o funkcje znalezione poprzez uczenie się.

Aplikacje

- Big Data ma wiele strategicznych aplikacji biznesowych w prawie każdym branży, w tym opiece zdrowotnej, detalicznej, ubezpieczeniowej, transportowej, e-commerce i telekomunikacji. Duże mogą być wykorzystywane do optymalizacji procesów i wykorzystania zasobów w czasie rzeczywistym, wzbogaconej jakości rozwiązań klientów, zapewnienia lepszych informacji, przyspieszania procesu innowacji itp.

Realne aplikacje uczenia maszynowego obejmują wirtualne asystenci, urządzenia inteligentne, prognozy ruchu i raportowanie pogodowe, nadzór wideo, rozpoznawanie twarzy, filtrowanie złośliwego oprogramowania, wizje komputerowe i wiele innych.

Big Data vs. Uczenie maszynowe: wykres porównawczy

Podsumowanie dużych zbiorów danych vs. Nauczanie maszynowe

Krótko mówiąc, duże zbiory danych są powiązane z obliczeniami o wysokiej wydajności, podczas gdy uczenie maszynowe jest częścią nauki danych. Pomysł polega na uzyskaniu odpowiednich danych i wykorzystanie komputerów do identyfikacji wzorców, których ludzie nie widzieli lub nie mogli znaleźć wcześniej. Big Data to proces przechowywania, manipulowania i analizowania danych pochodzących z różnych źródeł w nowy i wydajny sposób. Jeśli Big Data opisuje ogromne ilości danych i informacji, które są do dyspozycji, uczenie maszynowe opisuje sposób analizy tych danych. Uczenie maszynowe to zdolność maszyn lub komputerów do uczenia się z istniejących danych i znajdowania wzorców w tych danych, których ludzie nie znaleźli.