Rozdiel medzi veľkými dátami a strojovým učením
Analýza veľkých dát je proces zhromažďovania a analýzy veľkého množstva množín údajov (nazývaných veľké údaje), aby sa zistili užitočné skryté vzorce a ďalšie informácie, ako sú voľby zákazníkov, trendy na trhu, ktoré môžu pomôcť organizáciám robiť informovanejšie a na zákazníka orientované obchodné rozhodnutia. Veľké dáta sú termíny, ktoré opisujú údaje charakterizované 3V: extrémny objem údajov, široká škála typov údajov a rýchlosť, s akou sa údaje musia spracovať. Veľké údaje možno analyzovať na základe poznatkov, ktoré vedú k lepším rozhodnutiam a strategickým obchodným krokom.
Strojové učenie je oblasť umelej inteligencie (umělá inteligencia), pomocou ktorej sa softvérové aplikácie môžu naučiť zvyšovať svoju presnosť pre očakávané výsledky. Laicky povedané, strojové učenie je spôsob, ako vzdelávať počítače o tom, ako vykonávať zložité úlohy, ktoré ľudia nevedia, ako splniť. Pole strojového učenia je dnes také rozsiahle a populárne, že sa v našom každodennom živote odohráva veľa aktivít strojového učenia a čoskoro sa stane neoddeliteľnou súčasťou našej každodennej rutiny.
Všimli ste si teda niektorú z týchto činností strojového učenia vo vašom každodennom živote?
- Poznáte tie odporúčania týkajúce sa filmov a predstavení, ktoré dostanete na serveroch Netflix alebo Amazon? Strojové učenie to robí za vás.
- Ako určuje cena vozidla Uber / Ola cenu Uber / Ola? Ako minimalizujú čakaciu dobu, keď zavoláte auto? Ako vás tieto služby optimálne spájajú s ostatnými cestujúcimi s cieľom minimalizovať obchádzky? Odpoveď na všetky tieto otázky je strojové učenie.
- Ako môže finančná inštitúcia určiť, či je transakcia podvodná alebo nie? Vo väčšine prípadov je pre človeka ťažké skontrolovať každú transakciu z dôvodu jej veľmi vysokého denného objemu transakcií. Namiesto toho sa AI používa na vytváranie systémov, ktoré sa poučujú z dostupných údajov na kontrolu toho, ktoré typy transakcií sú podvodné.
- Zaujímalo vás niekedy, aká je technológia za autosedačkou Google s vlastným pohonom? Odpoveďou je opäť strojové učenie.
Teraz vieme, čo je Big Data vs Machine Learning, ale aby sme sa rozhodli, ktorý z nich použiť na tom mieste, musíme vidieť rozdiel medzi oboma.
Porovnanie medzi jednotlivými údajmi medzi Big Data vs Machine Learning
Kľúčové rozdiely medzi učením veľkých dát a strojovým učením
Dolovanie dát a strojové učenie sú zakorenené vo vede údajov. Často sa pretínajú alebo sú vzájomne zamieňané. Prekrývajú navzájom aktivity a vzťah je najlepšie opísaný ako vzájomný. Nie je možné vidieť budúcnosť iba s jedným z nich. Stále však existujú určité jedinečné identity, ktoré ich oddeľujú z hľadiska definície a aplikácie. Tu je pohľad na niektoré rozdiely medzi veľkými dátami a strojovým učením a ako ich možno použiť.
- Diskusie o veľkých údajoch zvyčajne zahŕňajú nástroje na ukladanie, prijímanie a extrakciu, ktoré sú zvyčajne Hadoop. Zatiaľ čo strojové učenie je podpolí počítačovej vedy a / alebo umelej inteligencie, ktoré umožňuje počítačom učiť sa bez výslovného programovania.
- Analýza veľkých dát, ako už názov napovedá, je analýza veľkých údajov objavením skrytých vzorcov alebo extrahovaním informácií z nich. Pri analýze veľkých dát sa teda analýza vykonáva na veľkých údajoch. Strojové učenie sa zjednodušene učí stroj, ako reagovať na neznáme vstupy a ako dosiahnuť rôzne výstupy pomocou rôznych modelov strojového učenia.
- Aj keď veľké dáta aj strojové učenie sa dajú nastaviť tak, aby automaticky vyhľadávali konkrétne typy údajov a parametrov a ich vzájomný vzťah medzi nimi veľké dáta nevidia vzťah medzi existujúcimi údajmi v rovnakej hĺbke, akú dokáže strojové učenie.
- Normálna analýza veľkých dát je hlavne o extrahovaní a transformácii údajov na extrahovanie informácií, ktoré sa potom môžu použiť na dodanie do strojového vzdelávacieho systému s cieľom vykonať ďalšie analýzy na predpovedanie výstupných výsledkov.
- Veľké dáta majú viac spoločného s vysokovýkonným výpočtom, zatiaľ čo strojové učenie je súčasťou Data Science.
- Strojové učenie vykonáva úlohy, na ktorých nezáleží na ľudskej interakcii. Zatiaľ čo analýza veľkých údajov zahŕňa štruktúru a modelovanie údajov, ktoré zlepšujú rozhodovací systém, takže si vyžadujú ľudskú interakciu.
Porovnávacia tabuľka Big Data vs Machine Learning
Diskutujem o hlavných artefaktoch a rozlišujem medzi Big Data vs Machine Learning
| Základ pre porovnanie | Veľké dáta | Strojové učenie |
| Využitie údajov | Veľké dáta môžu byť použité na rôzne účely, vrátane finančného prieskumu, zberu údajov o predaji atď. | Strojové učenie je technológia, ktorú stoja vozidlá s vlastným pohonom a motory odporúčaní vopred. |
| Základy učenia | Analýza veľkých dát vychádza z existujúcich informácií a hľadá nové vzory, ktoré môžu pomôcť pri formovaní našich rozhodovacích procesov. | Na druhej strane, strojové učenie sa môže poučiť z existujúcich údajov a poskytnúť základ potrebný na to, aby sa stroj učil sám. |
| Rozpoznávanie vzorov | Analytika veľkých údajov môže odhaliť niektoré vzorce prostredníctvom klasifikácií a sekvenčnej analýzy. | Strojové učenie však túto koncepciu posunie o krok vpred tým, že používa rovnaké algoritmy, aké používa veľká analytika údajov na automatické učenie sa zo zozbieraných údajov. |
| Objem údajov | Veľké údaje, ako už názov napovedá, majú tendenciu zaujímať sa o rozsiahle súbory údajov, v ktorých sa problém týka veľkého množstva údajov. | ML má tendenciu sa viac zaujímať o malé súbory údajov, pri ktorých je problémom nadmerná montáž |
| účel | Účelom veľkých dát je uložiť veľké množstvo údajov a zistiť vzorec v údajoch | Účelom strojového učenia je učiť sa zo školených údajov a predpovedať alebo odhadovať budúce výsledky. |
Budúcnosť veľkých dát vs strojové učenie
Ako uvádza Forbes, do roku 2020 sa náš akumulovaný digitálny vesmír údajov zvýši zo 4, 4 zettabytov na 44 zettabytov. Každú sekundu tiež vytvoríme 1, 7 megabajtov nových informácií pre každú ľudskú bytosť na tejto planéte.
Len poškriabame povrch toho, čo veľké dáta a strojové učenie dokážu. Namiesto toho, aby sa zameriavali na svoje rozdiely, obaja sa zaoberajú rovnakou otázkou: „Ako sa môžeme poučiť z údajov?“ Na konci dňa je dôležité len to, ako zbierame údaje a ako sa z nich môžeme učiť vytvárať riešenia pripravené na budúcnosť.
Odporúčaný článok
- Big Data vs Data Science - Ako sa líšia?
- Zistite 10 rozdielov medzi malými dátami Vs Big Data
- Vynikajúci rozdiel medzi štatistikami a strojovým učením
- Prečo je inovácia najdôležitejším aspektom veľkých dát?