Різниця між великими даними та машинним навчанням
Аналіз великих даних - це процес збору та аналізу великого обсягу наборів даних (званий Big Data) для виявлення корисних прихованих моделей та іншої інформації, як вибір клієнта, тенденції ринку, які можуть допомогти організаціям приймати більш обізнані та орієнтовані на клієнта бізнес-рішення. Великі дані - це термін, який описує дані, що характеризуються 3В: надзвичайний об'єм даних, велика різноманітність типів даних та швидкість, з якою дані повинні оброблятися. Великі дані можуть бути проаналізовані для розуміння, що призводить до кращих рішень та стратегічних кроків бізнесу.
Машинне навчання - це поле AI (Artificial Intelligence), за допомогою якого програмні програми можуть навчитися підвищувати їх точність для очікуваних результатів. З точки зору неспеціаліста, машинне навчання - це спосіб навчання комп'ютерів щодо виконання складних завдань, які люди не вміють виконувати. Поле машинного навчання настільки обширне та популярне в наші дні, що в нашому повсякденному житті відбувається чимало заходів з машинного навчання, і незабаром воно стане невід’ємною частиною нашого розпорядку дня.
Отже, ви помітили будь-яку з цих заходів машинного навчання у своєму повсякденному житті?
- Ви знаєте ті рекомендації щодо кіно / шоу, які ви отримуєте на Netflix чи Amazon? Машинне навчання робить це за вас.
- Як Uber / Ola визначає ціну їзди на вашому таксі? Як вони мінімізують час очікування, коли ви вітаєте машину? Як ці послуги оптимально співпадають з іншими пасажирами, щоб мінімізувати об'їзди? Відповідь на всі ці питання - машинне навчання.
- Як фінансова установа може визначити, чи є операція шахрайською чи ні? У більшості випадків людині важко переглядати кожну транзакцію вручну через дуже високий щоденний обсяг транзакцій. Натомість AI використовується для створення систем, які вивчають наявні дані, щоб перевірити, які типи транзакцій є шахрайськими.
- Ніколи не замислювалися про те, яка технологія лежить на автомобілі Google? Знову відповідь - машинне навчання.
Тепер ми знаємо, що таке Big Data vs Machine Learning, але вирішити, який з них використовувати в якому місці, ми повинні побачити різницю між обома.
Порівняння між великими даними та машинним навчанням
Ключові відмінності між великими даними та машинним навчанням
І видобуток даних, і машинне навчання кореняться в науці даних. Вони часто перетинаються або плутаються між собою. Вони накладають один на одного діяльність, і відносини найкраще описуються як взаємні. Бачити майбутнє лише з одним із них неможливо. Але все ж є деякі унікальні ідентичності, які розділяють їх з точки зору визначення та застосування. Ось подивіться на деякі відмінності між великими даними та машинним навчанням та способи їх використання.
- Зазвичай дискусії з великими даними включають засоби зберігання, прийому всередину та вилучення, як правило, Hadoop. Тоді як машинне навчання - це підполі Комп'ютерних наук та / або ШІ, що дає комп'ютерам можливість навчатися, не будучи явно запрограмованими.
- Аналітика великих даних, як випливає з назви, - це аналіз великих даних шляхом виявлення прихованих шаблонів або вилучення з них інформації. Так, у аналітиці великих даних аналіз робиться на великих даних. Машинне навчання, простіше кажучи, вчить машині реагувати на невідомі дані та давати бажані результати, використовуючи різні моделі машинного навчання.
- Хоча як великі дані, так і машинне навчання можуть бути налаштовані для автоматичного пошуку конкретних типів даних і параметрів, а їх співвідношення між ними великі дані не можуть бачити зв’язок між наявними фрагментами даних з тією ж глибиною, яку може машинне навчання.
- Звичайна аналітика великих даних - це вилучення та перетворення даних для отримання інформації, яка потім може бути використана для подачі в систему машинного навчання, щоб зробити подальшу аналітику для прогнозування результатів.
- Великі дані мають більше спільного з високоефективними обчисленнями, тоді як машинне навчання є частиною Science Data.
- Машинне навчання виконує завдання, коли взаємодія людини не має значення. Тоді як аналіз великих даних включає структуру та моделювання даних, що покращує систему прийняття рішень, тому вимагає взаємодії людини.
Таблиця порівняння великих даних проти машинного навчання
Я обговорюю основні артефакти та розрізняю великі дані проти машинного навчання
| Основа для порівняння | Великі дані | Машинне навчання |
| Використання даних | Великі дані можуть використовуватися для різних цілей, включаючи фінансові дослідження, збір даних про продажі тощо. | Машинне навчання - це технологія, що стоїть за автомобілями, що рухаються самостійно, та двигунами заздалегідь рекомендацій. |
| Основи навчання | Велика аналітика даних витягує з наявної інформації пошук нових моделей, які можуть допомогти формувати наші процеси прийняття рішень. | З іншого боку, Машинне навчання може вчитися на основі наявних даних і забезпечити фундамент, необхідний для навчання машини. |
| Розпізнавання образів | Аналітика великих даних дозволяє виявити деякі закономірності за допомогою класифікації та аналізу послідовностей. | Однак машинне навчання робить цю концепцію на крок попереду, використовуючи ті самі алгоритми, які використовує аналітика великих даних для автоматичного навчання із зібраних даних. |
| Обсяг даних | Великі дані, як видно з назви, зазвичай цікавлять масштабні набори даних, де проблема стосується великого обсягу даних. | ML, як правило, більше цікавляться невеликими наборами даних, де проблема із переналагодженням є проблемою |
| Призначення | Призначення великих даних - зберігання великого обсягу даних та з'ясування шаблону даних | Мета машинного навчання - це вчитися на основі навчених даних та прогнозує чи оцінює майбутні результати. |
Майбутнє великих даних проти машинного навчання
До 2020 року наш накопичений цифровий всесвіт даних зросте з 4, 4 зеттабайт до 44 зеттабайт, як повідомляє Forbes. Також ми створимо 1, 7 мегабайт нової інформації щосекунди для кожної людини на планеті.
Ми просто чухаємо поверхню того, на що здатні великі дані та машинне навчання. Замість того, щоб зосереджуватися на своїх відмінностях, вони обоє стосуються себе одного і того ж питання: «Як ми можемо вчитися на основі даних?» Зрештою, важливим є лише те, як ми збираємо дані та як ми можемо з них вчитися будувати готові до майбутнього рішення.
Рекомендована стаття
- Big Data vs Science Data - чим вони відрізняються?
- Дізнайтеся 10 різниць між великими даними невеликих даних
- Відмінна різниця між статистикою та машинним навчанням
- Чому інновації є найбільш критичним аспектом великих даних?