O izrazih velikih podatkov in strojnega učenja ter o tem, kako lahko preoblikujejo vaša podjetja, je bilo toliko zgodb in hrupa. Te so pogosto prikazane kot končna rešitev za vse tiste stvari, ki organizacijam povzročajo težave. Ni čudno, da so te najbolj pogoste besede v teh dneh, vendar ljudje komaj razumejo odtenke vsakega koncepta. Oba pogoji so zelo priljubljeni med novodobnih tehnologij in vse od socialnega omrežja do spletnega nakupovanja je neposredno povezano z velikimi podatkov in strojno učenje. Veliki podatki so povezani z visokozmogljivim računalništvom, medtem ko je strojno učenje del podatkovne znanosti. Poglejmo oba posebej.

Kaj so veliki podatki?

Veliki podatki so izraz, ki opisuje izjemno velike količine podatkovnih nizov, ki prihajajo iz novih virov podatkov, ki so preveč obsežni in zapleteni, da bi jih lahko obravnavali s konvencionalnimi tehnikami obdelave podatkov. V nekaterih tehničnih situacijah Big Data pomeni petabajtno lestvico, nestrukturirane kose podatkov, pridobljene ali pridobljene iz interneta. Veliki podatki so množica informacij, ki so velike in raznolike, z ustreznimi orodji pa so lahko veliki podatki izredno dragoceni. Zdi se, da je bil izraz „veliki podatki“ prvič uporabljen v poznih devetdesetih letih prejšnjega stoletja, prvi akademski članek pa je leta 2003 objavil Francis X. Diebolt - „Big Data Dynamic Factor Models for Macroeconomic Factor Measurement and Forecasting“ - vendar zasluge večinoma gre za Johna Masheya, prvo osebo, ki je uporabila izraz "veliki podatki". Nekatere ključne tehnologije in vplivni dogodki so utrli pot dobe velikih podatkov.

Kaj je strojno učenje?

Če Big Data opisuje ogromne količine podatkov in informacij, s katerimi razpolagamo, strojno učenje opisuje način analize teh podatkov. Strojno učenje je podmnožica umetno inteligenco (AI), ki uporablja statistične metode, da bi stroji in računalniki možnost, da se naučijo sami, ne da bi izrecno programiran. Strojno učenje pomeni sposobnost strojev, da se učijo sami. Ljudje programa so računalniki , da se naučijo, ne da bi jim povedal, kaj storiti. Stroji se učijo s pogledom na podatke. Ideja je, da se učijo s pomočjo obstoječih podatkov in nato poiskati napovedne vrednosti novih podatkov, ki se nanašajo na funkcije, ki so bile ugotovljene z učenjem. Strojno učenje se nanaša na algoritme, ki se na podlagi verjetnosti in podatkov učijo sami, da sklepajo na rezultate. Lahko rečemo, da je to proces, s katerim se programske aplikacije naučijo povečati svojo natančnost, da napovedujejo rezultate.

Razlika med velikimi podatki in strojnim učenjem

Terminologija

- Big Data je izraz, ki opisuje velike količine podatkovnih nizov, ki prihajajo iz novih virov podatkov, ki so preveč obsežni in zapleteni, da bi jih lahko obravnavali s tradicionalnimi tehnikami obdelave podatkov. Veliki podatki se nanašajo na podatke, ki se vsakodnevno ustvarjajo s hitrostjo in jih je treba obdelati, shraniti in analizirati za prihodnje vpoglede.

Strojno učenje pa je sposobnost strojev, da se sami učijo iz obstoječih podatkov, ne da bi bili izrecno programirani.

Koncept

- Veliki podatki so množica informacij, ki so velike in raznolike, s pravimi orodji pa so lahko veliki podatki izredno dragoceni. Veliki podatki se nanašajo na velike in raznolike nabore podatkov, zbranih iz različnih virov, vključno s socialnimi mediji, internetom stvari, senzoričnimi napravami, shrambo v oblaku, spletnimi mesti in drugo. Podatki se nato zbirajo in analizirajo za skrite vzorce in druge uporabne informacije.

Strojno učenje se uporablja za iskanje vzorcev, ki jih človeški analitiki ne vidijo, in jih je kasneje mogoče prevesti v dragocen vpogled.

Namen

- Veliki podatki vključujejo orodja za shranjevanje, zaužitje in pridobivanje podatkov, kot je Hadoop. Namen Big Data je analizirati velike količine podatkov z odkrivanjem skritih vzorcev ali pridobivanjem informacij iz teh podatkov, da bi zagotovil vpoglede, ki vodijo k boljšim odločitvam in uveljavljanju novih poslovnih modelov ali pridobivanju pomembne konkurenčne prednosti.

Namen strojnega učenja je učenje z uporabo obstoječih podatkov in nato iskanje napovednih vrednosti novih podatkov, ki temeljijo na funkcijah, ki jih najdemo pri učenju.

Aplikacije

-Big data ima številne strateške poslovne aplikacije v skoraj vseh panogah industrije, vključno z zdravstvom, maloprodajo, zavarovalništvom, prevozom, e-trgovino in telekomunikacijami. Big podatki se lahko uporabijo za optimizacijo procesov in izkoriščanje premoženja v realnem času, obogatiti kakovost strank rešitev, zagotavlja boljši vpogled, pospeši inovacijski proces, itd

Realnem svetu aplikacij strojnega učenja vključujejo virtualni pomočniki, pametne naprave, prometne napovedi in vremenske poročanje, video nadzor, prepoznavanje obraza, malware filtriranje, računalniške vizije, in še več.

Big Data vs Machine Learning: Primerjalna tabela

Povzetek Big Data vs Machine Learning

Na kratko, Big Data je povezan z visokozmogljivim računalništvom, medtem ko je strojno učenje del podatkovne znanosti. Ideja je že prave podatke in uporabo računalnikov za prepoznavanje vzorcev, da človek ni uspelo videti, ali ne bi mogla najti prej. Veliki podatki so proces shranjevanja, manipulacije in analize podatkov, ki prihajajo iz različnih virov, na nove in učinkovite načine. Če Big Data opisuje ogromne količine podatkov in informacij, s katerimi razpolagamo, strojno učenje opisuje način analize teh podatkov. Strojno učenje je sposobnost naprav ali računalnikov, da se učijo iz obstoječih podatkov in našli vzorce, da se podatki, da človek ni uspelo najti.