Skillnaden mellan Big Data och maskininlärning
Big data analytics är processen för att samla in och analysera den stora mängden datauppsättningar (kallad Big Data) för att upptäcka användbara dolda mönster och annan information som kundval, marknadstrender som kan hjälpa organisationer att fatta mer informerade och kundorienterade affärsbeslut. Big data är en term som beskriver data som kännetecknas av 3V: den extrema datavolymen, den stora mängden datatyper och hastigheten vid vilken data måste bearbetas. Big data kan analyseras för insikter som leder till bättre beslut och strategiska affärsrörelser.
Maskininlärning är ett fält inom AI (Artificial Intelligence) genom att använda vilka programvaror som kan lära sig att öka deras noggrannhet för de förväntade resultaten. I lekmannens termer är Machine Learning sättet att utbilda datorer för att utföra komplexa uppgifter som människor inte vet hur de ska utföra. Maskininlärningsfältet är så stort och populärt i dag att det händer många maskininlärningsaktiviteter i vårt dagliga liv och snart kommer det att bli en integrerad del av vår dagliga rutin.
Så har du lagt märke till någon av dessa maskininlärningsaktiviteter i din vardag?
- Känner du till de filmer / showrekommendationer du får på Netflix eller Amazon? Maskininlärning gör detta åt dig.
- Hur bestämmer Uber / Ola priset för din hytttur? Hur minimerar de väntetiden när du kommer till en bil? Hur matchar dessa tjänster dig optimalt med andra passagerare för att minimera omvägar? Svaret på alla dessa frågor är Machine Learning.
- Hur kan en finansiell institution avgöra om en transaktion är bedräglig eller inte? I de flesta fall är det svårt för människor att manuellt granska varje transaktion på grund av dess mycket höga dagliga transaktionsvolym. Istället används AI för att skapa system som lär sig av tillgängliga data för att kontrollera vilka typer av transaktioner som är bedrägliga.
- Har du någonsin undrat vad är tekniken bakom den självkörande Google-bilen? Återigen är svaret maskininlärning.
Nu vet vi vad Big Data vs Machine Learning är, men vi bestämmer vilken som ska användas på vilken plats vi behöver för att se skillnaden mellan båda.
Jämförelse mellan huvuddata och maskininlärning
Viktiga skillnader mellan Big Data vs Machine Learning
Både data mining och maskininlärning är rotade i datavetenskap. De korsar ofta varandra eller är förvirrade med varandra. De överlagrar varandras aktiviteter och förhållandet beskrivs bäst som ömsesidighet. Det är omöjligt att se en framtid med bara en av dem. Men det finns fortfarande några unika identiteter som skiljer dem när det gäller definition och tillämpning. Här är en titt på några av skillnaderna mellan big data och maskininlärning och hur de kan användas.
- Vanligtvis inkluderar diskussioner för stor data lagring, förtäring och extraktionsverktyg, vanligtvis Hadoop. Medan maskininlärning är ett underfält inom datavetenskap och / eller AI som ger datorer förmågan att lära sig utan att uttryckligen programmeras.
- Big data analytics som namnet antyder är analysen av big data genom att upptäcka dolda mönster eller extrahera information från den. Så i big data-analys görs analysen på big data. Maskininlärning, i enkla termer, lär en maskin hur man svarar på okända ingångar och ger önskvärda resultat med hjälp av olika maskininlärningsmodeller.
- Även om både big data och maskininlärning kan konfigureras för att automatiskt leta efter specifika typer av data och parametrar och deras förhållande mellan dem big data kan inte se förhållandet mellan befintliga data med samma djup som maskininlärning kan.
- Normal big data-analys handlar om att extrahera och omvandla data för att extrahera information, som sedan kan användas för att matas till ett maskininlärningssystem för att göra ytterligare analyser för att förutsäga utgångsresultat.
- Big data har mer att göra med High-Performance Computing, medan maskininlärning är en del av Data Science.
- Maskininlärning utför uppgifter där människans interaktion inte spelar någon roll. Medan big data-analys innefattar strukturen och modelleringen av data som förbättrar beslutssystemet så kräver mänsklig interaktion.
Jämförelse tabell för Big Data vs Machine Learning
Jag diskuterar stora artefakter och skiljer mellan Big Data vs Machine Learning
| Grund för jämförelse | Big Data | Maskininlärning |
| Dataanvändning | Big data kan användas för en mängd olika syften, inklusive ekonomisk forskning, insamling av försäljningsdata etc. | Maskininlärning är tekniken bakom självkörande bilar och förhandsrekommenderade motorer. |
| Grunden för lärande | Big data-analys drar från befintlig information för att leta efter nya mönster som kan hjälpa till att forma våra beslutsprocesser. | Å andra sidan kan maskininlärning lära av befintliga data och ge den grund som krävs för att en maskin ska lära sig själv. |
| Mönsterigenkänning | Big data-analys kan avslöja vissa mönster genom klassificeringar och sekvensanalys. | Men maskininlärning tar detta koncept ett steg framåt genom att använda samma algoritmer som big data analytics använder för att automatiskt lära av insamlade data. |
| Datavolym | Big data som namnet antyder tenderar att vara intresserad av storskaliga datasätt där problemet handlar om den stora datamängden. | ML tenderar att vara mer intresserad av små datasätt där överanpassning är problemet |
| Ändamål | Syftet med big data är att lagra stor mängd data och ta reda på mönster i data | Syftet med maskininlärning är att lära av utbildade data och förutsäga eller uppskatta framtida resultat. |
Framtiden för Big Data vs Machine Learning
Fram till 2020 kommer vårt ackumulerade digitala universum av data att växa från 4, 4 zettabyte till 44 zettabyte, som rapporterats av Forbes. Vi kommer också att skapa 1, 7 megabyte ny information varje sekund för varje människa på planeten.
Vi repar bara ytan på vad big data och maskininlärning kan. Istället för att fokusera på deras skillnader, båda handlar om sig samma fråga: "Hur kan vi lära oss av data?" I slutet av dagen är det enda som är viktigt hur vi samlar in data och hur kan vi lära av det till bygg framtida beredda lösningar.
Rekommenderad artikel
- Big Data vs Data Science - Hur skiljer de sig?
- Ta reda på de 10 skillnaderna mellan små data och Big Data
- Utmärkt skillnad mellan statistik och maskininlärning
- Varför innovation är den mest kritiska aspekten av Big Data?