Ero isojen tietojen ja koneoppimisen välillä
Big data -analytiikka on prosessi, jolla kerätään ja analysoidaan suuri määrä tietojoukkoja (nimeltään Big Data), jotta löydettäisiin hyödyllisiä piilotettuja malleja ja muuta tietoa, kuten asiakasvalinnat, markkinatrendit, jotka voivat auttaa organisaatioita tekemään tietoisempia ja asiakaslähtöisempiä liiketoimintapäätöksiä. Big data on termi, joka kuvaa 3V: lle ominaista dataa: äärimmäistä tietomäärää, monenlaisia tietotyyppejä ja datan käsittelynopeutta. Suuret tiedot voidaan analysoida oivalluksista, jotka johtavat parempiin päätöksiin ja strategisiin liiketoimintaan.
Koneoppiminen on AI (Artificial Intelligence) -ala, jonka avulla ohjelmistosovellukset voivat oppia lisäämään tarkkuuttaan odotettavissa olevien tulosten kannalta. Maallikon kannalta koneoppiminen on tapa kouluttaa tietokoneita siitä, kuinka suorittaa monimutkaisia tehtäviä, joita ihmiset eivät tiedä suorittavan. Koneoppiminen on nykyään niin laaja ja suosittu, että jokapäiväisessä elämässämme tapahtuu paljon koneoppimista ja pian siitä tulee kiinteä osa päivittäistä rutiiniamme.
Joten, oletko huomannut jotakin näistä koneoppimistoiminnoista jokapäiväisessä elämässäsi?
- Tiedätkö ne elokuva- / show-suositukset, jotka saat Netflixissä tai Amazonissa? Koneoppiminen tekee tämän puolestasi.
- Kuinka Uber / Ola määrittää ohjaamon hinnan? Kuinka ne minimoivat odotusajan, kun huulet autoa? Kuinka nämä palvelut sopivat parhaiten yhteen muiden matkustajien kanssa kiertotien minimoimiseksi? Vastaus kaikkiin näihin kysymyksiin on koneoppiminen.
- Kuinka rahoituslaitos voi määrittää, onko tapahtuma petollinen vai ei? Useimmissa tapauksissa ihmisten on vaikea tarkistaa kutakin tapahtumaa manuaalisesti, koska sen päivittäinen transaktiomäärä on erittäin korkea. Sen sijaan AI: ta käytetään luomaan järjestelmiä, jotka oppivat käytettävissä olevista tiedoista tarkistaakseen, minkä tyyppiset tapahtumat ovat petollisia.
- Oletko koskaan miettinyt, mikä on itsenäisen Google-auton takana oleva tekniikka? Jälleen vastaus on koneoppiminen.
Nyt tiedämme, mitä Big Data vs. Machine Learning ovat, mutta päättää, kumpaa käyttää missä paikassa meidän täytyy nähdä ero molempien välillä.
Head to Head -vertailu Big Data: n ja koneoppimisen välillä
Keskeiset erot suurten tietojen ja koneoppimisen välillä
Sekä tiedon louhinta että koneoppiminen ovat juurtuneet datatieteeseen. Ne leikkaavat usein tai ovat sekoittuneet toisiinsa. He päällekkäin toistensa toiminnan kanssa ja suhde kuvataan parhaiten keskinäiseksi. On mahdotonta nähdä tulevaisuutta vain yhdellä heistä. Mutta on edelleen joitain ainutlaatuisia identiteettejä, jotka erottavat ne määritelmän ja soveltamisen suhteen. Tässä on katsaus eriin isodatan ja koneoppimisen välillä ja miten niitä voidaan käyttää.
- Tavallisesti suuriin tietokeskusteluihin sisältyy tallennus-, nauttimis- ja poistotyökalut, yleensä Hadoop. Koneoppiminen on tietotekniikan ja / tai AI: n osakenttä, joka antaa tietokoneille mahdollisuuden oppia ilman erillistä ohjelmointia.
- Suurien tietojen analysointi, kuten nimestä voi päätellä, on suurten tietojen analysointi löytämällä piilotettuja malleja tai uuttamalla siitä tietoa. Joten isojen tietojen analysoinnissa analyysi tehdään isoilla tiedoilla. Koneoppiminen tarkoittaa yksinkertaisesti koneen opetusta reagoimaan tuntemattomiin syötteisiin ja antaa toivottavia tuloksia käyttämällä erilaisia koneoppimismalleja.
- Vaikka sekä iso data että koneoppiminen voidaan asettaa etsimään automaattisesti tietyn tyyppisiä tietoja ja parametreja, ja niiden suhde niiden välillä, iso tieto ei näe suhdetta olemassa olevien tietopakettien välillä samalla syvyydellä kuin koneoppiminen voi.
- Tavallisessa big data -analytiikassa on kyse datan purkamisesta ja muuntamisesta tiedon poimimiseksi, jota voidaan sitten käyttää syöttämään koneoppimisjärjestelmään analysoinnin suorittamiseksi lopputuloksen ennustamiseksi.
- Suuret tiedot ovat enemmän tekemisissä korkean suorituskyvyn tietojenkäsittelyn kanssa, kun taas koneoppiminen on osa tietotekniikkaa.
- Koneoppiminen suorittaa tehtäviä, joissa ihmisen vuorovaikutuksella ei ole merkitystä. Kun taas isojen tietojen analysointi koostuu datan rakenteesta ja mallinnuksesta, joka parantaa päätöksentekojärjestelmää, niin että tarvitaan ihmisten vuorovaikutusta.
Big Data vs. Machine Learning -vertailutaulukko
Keskustelen tärkeimmistä esineistä ja eron Big Data vs Machine Learning välillä
| Vertailun perusteet | Suuri data | Koneoppiminen |
| Tiedon käyttö | Suuria tietoja voidaan käyttää moniin tarkoituksiin, kuten taloudelliseen tutkimukseen, myyntitietojen keräämiseen jne. | Koneoppiminen on itse ajavien autojen ja ennakkosuositusmoottoreiden takana olevaa tekniikkaa. |
| Perusteet oppimiseen | Big data -analytiikka vetää olemassa olevaa tietoa etsimään nousevia malleja, jotka voivat auttaa päätöksentekoprosessiemme muotoilemisessa. | Toisaalta koneoppimisella voidaan oppia olemassa olevista tiedoista ja luoda perusta, jota kone tarvitsee itsensä opettamiseen. |
| Hahmontunnistus | Big data -analytiikka voi paljastaa joitain malleja luokittelun ja sekvenssianalyysin avulla. | Koneoppiminen vie kuitenkin tämän käsitteen askeleen eteenpäin käyttämällä samoja algoritmeja, joita iso data-analytiikka käyttää oppimaan automaattisesti kerätystä tiedosta. |
| Tietomäärä | Suuret tiedot, kuten nimestä voi päätellä, ovat yleensä kiinnostuneita suurten aineistojen joukosta, joissa ongelmana on suuri tietomäärä. | ML on yleensä kiinnostunut pienistä aineistoista, joissa ongelma on liiallinen sovittaminen |
| Tarkoitus | Suuren datan tarkoituksena on tallentaa suuri tietomäärä ja selvittää datan rakenne | Koneoppimisen tarkoituksena on oppia koulutetusta tiedosta ja ennustaa tai arvioida tulevia tuloksia. |
Big Data vs. koneoppimisen tulevaisuus
Vuoteen 2020 mennessä kertynyt digitaalinen tietokatemianne kasvaa 4, 4 zettabyytistä 44 zettabyyttiin, kuten Forbes on ilmoittanut. Luomme myös 1, 7 megatavua uutta tietoa joka sekunti jokaiselle planeetan ihmiselle.
Raapitsemme vain pintaa, mihin big data ja koneoppiminen pystyvät. Sen sijaan, että keskittyisivät eroihinsa, he molemmat huolehtivat samasta kysymyksestä: ”Kuinka voimme oppia tiedoista?” Päivän lopussa tärkeä asia on vain se, miten keräämme tietoja ja kuinka voimme oppia siitä rakentaa tulevaisuuteen valmiita ratkaisuja.
Suositeltava artikkeli
- Big Data vs. Data Science - Kuinka ne eroavat?
- Selvitä 10 erot pienten tietojen ja isojen tietojen välillä
- Erinomainen ero tilastojen ja koneoppimisen välillä
- Miksi innovaatio on kriittisin näkökohta isoille tiedoille?