Разлика между големи данни и машинно обучение

Имаше толкова много истории и шум около термините Големи данни и Машинно обучение и как те могат да трансформират вашия бизнес. Те често се изобразяват като най -доброто решение за всички онези неща, които създават проблеми за организациите. Нищо чудно, че това са най-обсъжданите модни думи в наши дни, но хората едва ли разбират нюансите на всяка концепция. И двете условия са доста популярни сред ню-ейдж технологии и всичко, от социалната мрежа на онлайн пазаруването е пряко свързано с големи данни и машинно обучение. Големите данни са свързани с високопроизводителни изчисления, докато машинното обучение е част от Data Science. Нека разгледаме двете поотделно.

Какво е Big Data?

Големите данни са терминът, използван за описване на изключително големите обеми от набори от данни, идващи от нови източници на данни, които са твърде обемисти и сложни, за да бъдат обработени с конвенционални техники за обработка на данни. В някои технически ситуации Големите данни означават петабайтови мащаби, неструктурирани парчета данни, извлечени или генерирани от Интернет. Големите данни са набор от информация, която е голяма и разнообразна и с подходящите инструменти големите данни могат да бъдат изключително ценни. Терминът „големи данни“ изглежда е бил използван за първи път в края на 90 -те години на миналия век и първата академична статия е публикувана през 2003 г. от Франсис X. Диболт - „Модели на динамични фактори на големи данни за измерване и прогнозиране на макроикономически фактори“ - но кредитът най -вече отива при Джон Маши, първият човек, използвал термина „големи данни“. Някои ключови технологии и влиятелни събития проправят път към ерата на големите данни.

Какво е машинно обучение?

Ако Big Data описва огромните количества данни и информация, с които разполагаме, машинното обучение описва начина за анализ на тези данни. Машинно обучение е подмножество на изкуствен интелект (AI), който използва статистически техники, за да се получи машини и компютри възможността да се научат сами по себе си, без да бъдат изрично програмиран. Машинното обучение означава способността на машините да се учат самостоятелно. Хората програмирате компютрите да учат, без да им казва какво да правят. Машините се учат, като гледат данните. В идеята е да се научите чрез използване на съществуващите данни и след това да се намери прогнозни стойности на нови данни, въз основа на функции, които са открити чрез учене. Машинното обучение се отнася до алгоритми, които се учат сами, въз основа на вероятността и данните, за да извеждат резултати. Може да се каже, че това е процес, чрез който софтуерните приложения се научават да увеличават точността си, за да предсказват резултатите.

Разлика между големи данни и машинно обучение

Терминология

- Големите данни са термин, използван за описване на огромните обеми набори от данни, идващи от нови източници на данни, които са твърде обемисти и сложни, за да бъдат обработени с традиционните техники за обработка на данни. Големите данни се отнасят до данните, които се генерират всеки ден с бързи темпове и които трябва да бъдат обработени, съхранени и анализирани за бъдещи прозрения.

Машинното обучение, от друга страна, е способността на машините да се учат самостоятелно от съществуващите данни, без да бъдат изрично програмирани.

Концепция

- Големите данни са набор от информация, която е голяма и разнообразна, а с подходящите инструменти големите данни могат да бъдат изключително ценни. Големите данни се отнасят до големите, разнообразни набори от данни, събрани от различни източници, включително социални медии, Интернет на нещата, сензорни устройства, облачно хранилище, уебсайтове и др. След това данните се събират и анализират за скрити модели и друга полезна информация.

Машинното обучение се използва за намиране на модели, които човешките анализатори не успяват да видят и които по -късно могат да бъдат преведени в ценни прозрения.

Предназначение

- Големите данни включват инструменти за съхранение, поглъщане и извличане на данни, като Hadoop. Целта на Big Data е да анализира огромни обеми от данни чрез идентифициране на скрити модели или извличане на информация от тези данни, за да предостави информация, която води до по -добри решения и преследване на нови бизнес модели или за придобиване на значително конкурентно предимство.

Целта на машинното обучение е да се учи чрез използване на съществуващи данни и след това да открива прогнозни стойности на нови данни, въз основа на характеристиките, открити чрез учене.

Приложения

-Големите данни имат многобройни стратегически бизнес приложения в почти всяка индустрия, включително здравеопазване, търговия на дребно, застраховане, транспорт, електронна търговия и телекомуникации. Големи данни могат да се използват за оптимизиране на процесите и оползотворяване на активите в реално време обогатяват качеството на клиентите решения, осигуряват по-добра практическа, ускоряване на иновациите процес и т.н.

Реалния свят приложения на машинно обучение включват виртуални асистенти, интелигентни устройства, прогнози за трафика и метеорологични доклади, видео наблюдение, разпознаване на лица, зловреден софтуер за филтриране, компютърни видения, и др.

Големи данни срещу машинно обучение: Сравнителна диаграма

Обобщение на големите данни срещу машинно обучение

Накратко, Big Data е свързан с високопроизводителни изчисления, докато машинното обучение е част от Data Science. Идеята е все правилните данни и използване на компютри, за да се идентифицират модели, които хората не успяват да се види или да не може да намери по-рано. Големите данни са процесът на съхранение, манипулиране и анализ на данните, идващи от различни източници, по нови и ефективни начини. Ако Big Data описва огромните количества данни и информация, с които разполагаме, машинното обучение описва начина за анализ на тези данни. Машинно обучение е способността на машини или компютри, за да се учат от съществуващите данни и да намерите модели с това, че данните, които хората не успяват да се намери.

Вижте още за: ,