Różnica między Big Data a uczeniem maszynowym
Analiza dużych zbiorów danych to proces gromadzenia i analizowania dużej ilości zestawów danych (zwanych Big Data) w celu odkrycia przydatnych ukrytych wzorców i innych informacji, takich jak wybory klientów, trendy rynkowe, które mogą pomóc organizacjom w podejmowaniu bardziej świadomych i zorientowanych na klienta decyzji biznesowych. Big data to termin opisujący dane charakteryzujące się napięciem 3 V: ekstremalną objętością danych, szeroką gamą typów danych i prędkością, z jaką dane muszą być przetwarzane. Duże dane można analizować w celu uzyskania informacji, które prowadzą do lepszych decyzji i strategicznych ruchów biznesowych.
Uczenie maszynowe to dziedzina sztucznej inteligencji (AI), dzięki której aplikacje mogą nauczyć się zwiększać swoją dokładność w odniesieniu do oczekiwanych rezultatów. Mówiąc w skrócie, uczenie maszynowe jest sposobem na edukację komputerów w zakresie wykonywania złożonych zadań, których ludzie nie wiedzą, jak wykonać. Dziedzina uczenia maszynowego jest obecnie tak ogromna i popularna, że w naszym codziennym życiu dzieje się wiele działań związanych z uczeniem maszynowym i wkrótce stanie się ona integralną częścią naszej codziennej rutyny.
Czy zauważyłeś w życiu codziennym jakieś uczenie maszynowe?
- Znasz te rekomendacje filmów / programów, które otrzymujesz na Netflix lub Amazon? Uczenie maszynowe robi to za Ciebie.
- Jak Uber / Ola określa cenę przejazdu taksówką? Jak minimalizują czas oczekiwania po przywołaniu samochodu? W jaki sposób usługi te optymalnie dopasowują Cię do innych pasażerów, aby zminimalizować objazdy? Odpowiedź na wszystkie te pytania to uczenie maszynowe.
- W jaki sposób instytucja finansowa może ustalić, czy transakcja jest fałszywa, czy nie? W większości przypadków ludziom trudno jest ręcznie przejrzeć każdą transakcję ze względu na bardzo wysoki dzienny wolumen transakcji. Zamiast tego AI służy do tworzenia systemów, które uczą się na podstawie dostępnych danych, aby sprawdzić, jakie rodzaje transakcji są nieuczciwe.
- Czy zastanawiałeś się kiedyś, jaka technologia kryje się za samodzielnym samochodem Google? Ponownie odpowiedzią jest uczenie maszynowe.
Teraz wiemy, czym są Big Data vs. Machine Learning, ale aby zdecydować, który z nich użyć w jakim miejscu, musimy zobaczyć różnicę między nimi.
Bezpośrednie porównanie między Big Data a uczeniem maszynowym
Kluczowe różnice między Big Data a uczeniem maszynowym
Zarówno eksploracja danych, jak i uczenie maszynowe są zakorzenione w informatyce. Często przecinają się lub są ze sobą mylone. Nakładają się na siebie nawzajem, a związek najlepiej opisać jako wzajemny. Nie można patrzeć w przyszłość tylko z jednym z nich. Ale wciąż istnieją pewne unikalne tożsamości, które dzielą je pod względem definicji i zastosowania. Oto niektóre z różnic między big data a uczeniem maszynowym oraz sposoby ich wykorzystania.
- Zazwyczaj dyskusje na temat dużych zbiorów danych obejmują narzędzia do przechowywania, przyjmowania i ekstrakcji, zwykle Hadoop. Natomiast uczenie maszynowe jest podpola informatyki i / lub sztucznej inteligencji, która daje komputerom możliwość uczenia się bez wyraźnego programowania.
- Analiza dużych zbiorów danych, jak sama nazwa wskazuje, polega na analizie dużych zbiorów danych poprzez wykrywanie ukrytych wzorców lub wydobywanie z nich informacji. Tak więc w analizie dużych zbiorów danych analiza odbywa się na dużych danych. Uczenie maszynowe, w prostych słowach, uczy maszynę, jak reagować na nieznane dane wejściowe i dawać pożądane wyniki przy użyciu różnych modeli uczenia maszynowego.
- Mimo że zarówno duże zbiory danych, jak i uczenie maszynowe można skonfigurować tak, aby automatycznie wyszukiwały określone typy danych i parametry, a ich relacje między nimi duże dane nie widzą związku między istniejącymi fragmentami danych z taką samą głębokością, jaką potrafi uczenie maszynowe.
- Normalna analiza dużych zbiorów danych polega na wyodrębnianiu i przekształcaniu danych w celu wyodrębnienia informacji, które następnie można wykorzystać do wprowadzenia do systemu uczenia maszynowego w celu przeprowadzenia dalszych analiz w celu prognozowania wyników wyjściowych.
- Big data ma więcej wspólnego z obliczeniami o wysokiej wydajności, podczas gdy uczenie maszynowe jest częścią Data Science.
- Uczenie maszynowe wykonuje zadania, w których interakcja człowieka nie ma znaczenia. Natomiast analiza dużych zbiorów danych obejmuje strukturę i modelowanie danych, które usprawniają system decyzyjny, dlatego wymagają interakcji międzyludzkich.
Tabela porównawcza Big Data vs. Machine Learning
Omawiam główne artefakty i rozróżniam Big Data od Machine Learning
| Podstawa do porównania | Big Data | Nauczanie maszynowe |
| Wykorzystanie danych | Dużych danych można używać do różnych celów, w tym do badań finansowych, zbierania danych dotyczących sprzedaży itp. | Uczenie maszynowe jest technologią stojącą za samochodami samojezdnymi i zaawansowanymi silnikami rekomendacji. |
| Podstawy uczenia się | Analiza dużych zbiorów danych wykorzystuje istniejące informacje w celu znalezienia nowych wzorców, które mogą pomóc w kształtowaniu naszych procesów decyzyjnych. | Z drugiej strony uczenie maszynowe może uczyć się na podstawie istniejących danych i stanowić podstawę niezbędną do samodzielnego uczenia się maszyny. |
| Rozpoznawanie wzorców | Analiza dużych zbiorów danych może ujawnić pewne wzorce poprzez klasyfikacje i analizę sekwencji. | Jednak uczenie maszynowe posuwa tę koncepcję o krok naprzód, wykorzystując te same algorytmy, których używa analiza dużych zbiorów danych do automatycznego uczenia się na podstawie zebranych danych. |
| Objętość danych | Duże dane, jak sugeruje nazwa, zwykle interesują się wielkoskalowymi zbiorami danych, w których problem dotyczy dużej ilości danych. | ML jest bardziej zainteresowany małymi zbiorami danych, w których problemem jest nadmierne dopasowanie |
| Cel, powód | Celem dużych zbiorów danych jest przechowywanie dużej ilości danych i wyszukiwanie wzorców w danych | Celem uczenia maszynowego jest uczenie się na podstawie przeszkolonych danych oraz przewidywanie lub szacowanie przyszłych wyników. |
Przyszłość dużych zbiorów danych a uczenie maszynowe
Według raportu Forbes do 2020 r. Nasz zgromadzony cyfrowy wszechświat wzrośnie z 4, 4 zettabajtów do 44 zettabajtów. Będziemy również tworzyć 1, 7 megabajta nowych informacji co sekundę dla każdego człowieka na planecie.
Właśnie zarysowujemy, na co pozwalają duże zbiory danych i uczenie maszynowe. Zamiast skupiać się na różnicach, oboje zajmują się tym samym pytaniem: „Jak możemy uczyć się z danych?” Na koniec jedyne, co się liczy, to w jaki sposób gromadzimy dane i jak możemy się z nich uczyć buduj przyszłe rozwiązania.
Polecany artykuł
- Big Data vs Data Science - czym się różnią?
- Odkryj 10 różnic między małymi danymi a dużymi danymi
- Doskonała różnica między statystykami a uczeniem maszynowym
- Dlaczego innowacja jest najważniejszym aspektem dużych zbiorów danych?