Forskjellen mellom big data og maskinlæring
Big data analytics er prosessen med å samle inn og analysere det store volumet av datasett (kalt Big Data) for å oppdage nyttige skjulte mønstre og annen informasjon som kundevalg, markedstrender som kan hjelpe organisasjoner å ta mer informerte og kundeorienterte forretningsavgjørelser. Big data er et begrep som beskriver data som er preget av 3V: det ekstreme datamengden, det store mangfoldet av datatyper og hastigheten som dataene må behandles på. Big data kan analyseres for innsikt som fører til bedre beslutninger og strategiske forretningsbevegelser.
Læring av maskiner er et felt av AI (Artificial Intelligence) ved å bruke hvilke programvareprogrammer som kan lære å øke nøyaktigheten for forventede utfall. I lekmannsbetingelser er Machine Learning måten å utdanne datamaskiner til hvordan man utfører komplekse oppgaver som mennesker ikke vet hvordan de skal utføre. Maskinlæringsfeltet er så stort og populært i disse dager at det skjer mange maskinlæringsaktiviteter i vårt daglige liv og snart vil det bli en integrert del av vår daglige rutine.
Så, har du lagt merke til noen av disse maskinlæringsaktivitetene i hverdagen din?
- Du kjenner filmen / vis anbefalingene du får på Netflix eller Amazon? Maskinlæring gjør dette for deg.
- Hvordan bestemmer Uber / Ola prisen for hytteturen din? Hvordan minimerer de ventetiden når du hagler en bil? Hvordan matcher disse tjenestene deg optimalt med andre passasjerer for å minimere omkjøringer? Svaret på alle disse spørsmålene er maskinlæring.
- Hvordan kan en finansinstitusjon avgjøre om en transaksjon er uredelig eller ikke? I de fleste tilfeller er det vanskelig for mennesker å manuelt gjennomgå hver transaksjon på grunn av det svært høye daglige transaksjonsvolumet. I stedet brukes AI til å lage systemer som lærer av tilgjengelige data for å sjekke hvilke typer transaksjoner som er uredelige.
- Noen gang lurt på hva er teknologien bak den selvkjørende Google-bilen? Igjen er svaret maskinlæring.
Nå vet vi hva Big Data vs Machine Learning er, men å bestemme hvilken du skal bruke på hvilket sted vi trenger å se forskjellen mellom begge.
Sammenligning fra topp mot hodet mellom Big Data vs Machine Learning
Viktige forskjeller mellom Big Data vs Machine Learning
Både data mining og maskinlæring er forankret i data science. De krysser ofte eller blir forvirret med hverandre. De overlapper hverandres aktiviteter, og forholdet beskrives best som gjensidig. Det er umulig å se en fremtid med bare en av dem. Men det er fremdeles noen unike identiteter som skiller dem når det gjelder definisjon og anvendelse. Her er en titt på noen av forskjellene mellom big data og maskinlæring og hvordan de kan brukes.
- Vanligvis inkluderer big data-diskusjoner lagrings-, svelgings- og utvinningsverktøy som ofte er Hadoop. Mens maskinlæring er et underfelt innen informatikk og / eller AI som gir datamaskiner muligheten til å lære uten å være eksplisitt programmert.
- Big data analytics som navnet antyder er analyse av big data ved å oppdage skjulte mønstre eller trekke ut informasjon fra den. Så i big data-analyse blir analysen gjort på big data. Maskinlæring, i enkle ord, lærer en maskin å svare på ukjente innganger og gi ønskelige output ved å bruke forskjellige maskinlæringsmodeller.
- Selv om både big data og maskinlæring kan settes opp for automatisk å se etter spesifikke typer data og parametere, og forholdet mellom dem big data ikke kan se forholdet mellom eksisterende datamaskiner med den samme dybden som maskinlæring kan.
- Normal big data-analyse handler om å trekke ut og transformere data for å trekke ut informasjon, som deretter kan brukes til å mates til et maskinlæringssystem for å gjøre ytterligere analyser for å forutsi utgangsresultater.
- Big data har mer å gjøre med High-Performance Computing, mens Machine Learning er en del av Data Science.
- Maskinlæring utfører oppgaver der menneskelig samhandling ikke betyr noe. Mens big data-analyse omfatter strukturen og modelleringen av data som forbedrer beslutningssystemet, så det krever menneskelig samhandling.
Sammenligningstabell for Big Data vs Machine Learning
Jeg diskuterer store gjenstander og skiller mellom Big Data vs Machine Learning
| Grunnlag for sammenligning | Stor Data | Maskinlæring |
| Databruk | Big data kan brukes til en rekke formål, inkludert økonomisk forskning, innsamling av salgsdata etc. | Læring av maskiner er teknologien bak selvkjørende biler og forhåndsanbefaling motorer. |
| Grunnlag for læring | Big data analytics henter fra eksisterende informasjon for å se etter nye mønstre som kan være med på å forme beslutningsprosessene våre. | På den annen side kan maskinlæring lære av eksisterende data og gi grunnlaget som kreves for at en maskin skal lære seg selv. |
| Mønstergjenkjenning | Big data analytics kan avsløre noen mønstre gjennom klassifiseringer og sekvensanalyse. | Imidlertid tar maskinlæring dette konseptet et skritt foran ved å bruke de samme algoritmene som big data analytics bruker for å automatisk lære av de innsamlede dataene. |
| Datavolum | Big data som navnet antyder, har en tendens til å være interessert i store datasett der problemet har å gjøre med det store datamengden. | ML har en tendens til å være mer interessert i små datasett der overdreven montering er problemet |
| Hensikt | Formålet med big data er å lagre stort datamengde og finne ut mønster i data | Hensikten med maskinlæring er å lære av trente data og spår eller estimerer fremtidige resultater. |
Future of Big Data vs Machine Learning
I 2020 vil vårt akkumulerte digitale univers av data vokse fra 4, 4 zettabyte til 44 zettabyte, som rapportert av Forbes. Vi vil også lage 1, 7 megabyte med ny informasjon hvert sekund for hvert menneske på planeten.
Vi klør bare på overflaten av hva big data og maskinlæring er i stand til. I stedet for å fokusere på forskjellene sine, bekymrer de seg begge med det samme spørsmålet: “Hvordan kan vi lære av data?” På slutten av dagen er det eneste som betyr noe hvordan vi samler inn data og hvordan kan vi lære av det til bygge fremtidsklare løsninger.
Anbefalt artikkel
- Big Data vs Data Science - Hvordan er de forskjellige?
- Finn ut de 10 forskjellen mellom små data og store data
- Utmerket forskjell mellom statistikk og maskinlæring
- Hvorfor innovasjon er det mest kritiske aspektet ved big data?