Разлика между големите данни и машинното обучение
Анализът на големи данни е процесът на събиране и анализ на големия обем набори от данни (наречени Big Data) за откриване на полезни скрити модели и друга информация като избор на клиенти, пазарни тенденции, които могат да помогнат на организациите да вземат по-информирани и ориентирани към клиента бизнес решения. Големите данни е термин, който описва данните, характеризиращи се с 3Vs: изключителният обем данни, голямото разнообразие от типове данни и скоростта, с която данните трябва да бъдат обработвани. Големите данни могат да бъдат анализирани за прозрения, които водят до по-добри решения и стратегически бизнес ходове.
Машинното обучение е поле на AI (Artificial Intelligence) с помощта на които софтуерните приложения могат да се научат да увеличават своята точност за очакваните резултати. От гледна точка на непрофесионалния човек, машинното обучение е начинът да обучаваме компютри как да изпълняват сложни задачи, които хората не знаят как да изпълнят. Полето за машинно обучение е толкова обширно и популярно в наши дни, че в ежедневието ни се случват много дейности за машинно обучение и скоро ще стане неразделна част от ежедневието ни.
И така, забелязали ли сте някоя от тези дейности за машинно обучение в ежедневието си?
- Знаете ли онези препоръки за филми / шоута, които получавате в Netflix или Amazon? Машинното обучение прави това вместо вас.
- Как Uber / Ola определя цената на вашето каране на такси? Как свеждат до минимум времето за изчакване, след като завиете кола? Как тези услуги оптимално да ви съчетаят с други пътници, за да сведете до минимум отклоненията? Отговорът на всички тези въпроси е машинно обучение.
- Как финансовата институция може да определи дали дадена сделка е измамна или не? В повечето случаи е трудно хората да преглеждат ръчно всяка транзакция поради много високия си дневен обем транзакции. Вместо това AI се използва за създаване на системи, които се учат от наличните данни, за да проверят какви видове транзакции са измамни.
- Някога се питах каква е технологията зад самоуправляващия се автомобил Google? Отново отговорът е машинно обучение.
Сега знаем какво са Big Data vs Machine Learning, но да решим кое да използваме на кое място трябва да видим разликата между двете.
Сравнение между главата на големите данни и машинното обучение
Ключови разлики между големите данни срещу машинното обучение
Както извличането на данни, така и машинното обучение се коренят в науката за данни. Те често се пресичат или се бъркат помежду си. Те наслагват взаимно дейностите си и връзката най-добре се описва като взаимна. Невъзможно е да се види бъдеще само с един от тях. Но все още има някои уникални идентичности, които ги разделят по отношение на дефиниция и приложение. Ето поглед върху някои от разликите между големите данни и машинното обучение и как те могат да бъдат използвани.
- Обикновено дискусиите с големи данни включват инструменти за съхранение, поглъщане и извличане, обикновено Hadoop. Като има предвид, че машинното обучение е подполе на компютърните науки и / или AI, което дава възможност на компютрите да учат, без да са изрично програмирани.
- Анализът на големи данни, както подсказва името, е анализът на големите данни чрез откриване на скрити модели или извличане на информация от тях. Така че при анализа на големи данни анализът се прави на големи данни. Машинното обучение, казано по-просто, учи машината как да реагира на неизвестни данни и да дава желани резултати, като използва различни модели машинно обучение.
- Въпреки че както големите данни, така и машинното обучение могат да бъдат настроени така, че автоматично да търсят конкретни типове данни и параметри и връзката им между тях, големите данни не могат да видят връзката между съществуващите части от данни със същата дълбочина, която машинното обучение може.
- Нормалната анализа на големи данни е свързана с извличане и трансформиране на данни за извличане на информация, която след това може да се използва за подаване към система за машинно обучение, за да се направи допълнителна анализа за прогнозиране на резултатите от изхода.
- Големите данни имат повече общо с високоефективните компютри, докато машинното обучение е част от Data Science.
- Машинното обучение изпълнява задачи, при които човешкото взаимодействие няма значение. Като има предвид, че анализът на големи данни включва структурата и моделирането на данни, което подобрява системата за вземане на решения, така че изисква човешко взаимодействие.
Таблица за сравнение на големи данни срещу машинно обучение
Обсъждам основни артефакти и разграничавам Big Data vs Machine Learning
| Основа за сравнение | Голяма информация | Машинно обучение |
| Използване на данни | Големите данни могат да се използват за различни цели, включително финансови изследвания, събиране на данни за продажбите и т.н. | Машинното обучение е технологията, която стои зад самоуправляващите се автомобили и двигателите с предварително препоръчване. |
| Основи за учене | Анализът на големи данни извлича от съществуващата информация, за да търси нови модели, които могат да помогнат за оформянето на нашите процеси за вземане на решения. | От друга страна, машинното обучение може да се поучи от съществуващите данни и да предостави основата, необходима на машината да се обучава сама. |
| Разпознаване на шаблон | Анализът на големи данни може да разкрие някои модели чрез класификации и анализ на последователности. | Машинното обучение обаче прави тази концепция една крачка напред, като използва същите алгоритми, които анализа на големи данни използва, за да се научи автоматично от събраните данни. |
| Обем на данни | Големите данни, както подсказва името, са склонни да се интересуват от мащабни набори от данни, където проблемът се справя с големия обем данни. | ML е по-заинтересован от малки набори от данни, където проблемът е прекалено подходящ |
| Предназначение | Целта на големите данни е да съхраняват голям обем от данни и да откриват модел в данните | Целта на машинното обучение е да се учи от обучени данни и да прогнозира или оценява бъдещи резултати. |
Бъдещето на големите данни срещу машинното обучение
До 2020 г. нашата натрупана дигитална вселена от данни ще нарасне от 4, 4 zettabytes до 44 zettabytes, както съобщава Forbes. Също така ще създаваме 1, 7 мегабайта нова информация всяка секунда за всяко човешко същество на планетата.
Ние просто надраскваме повърхността на какво са способни големите данни и машинното обучение. Вместо да се фокусират върху различията си, двамата се отнасят към един и същ въпрос: „Как можем да се учим от данните?“ В края на деня единственото нещо, което е важно, е как събираме данни и как можем да се научим от тях да изграждане на готови за бъдещето решения.
Препоръчителен член
- Big Data vs Data Science - как са различни?
- Разберете 10-те разлики между малките данни срещу големи данни
- Отлична разлика между статистика и машинно обучение
- Защо иновациите са най-критичният аспект на големите данни?
