Razlika između velikih podataka i strojnog učenja
Analitika velikih podataka postupak je prikupljanja i analiziranja velike količine podataka (zvane Big Data) kako bi se otkrili korisni skriveni obrasci i druge informacije poput izbora kupaca, tržišnih trendova koji mogu pomoći organizacijama da donose informiranije i orijentirane poslovne odluke. Veliki podaci je pojam koji opisuje podatke karakterizirane s 3 V: velika količina podataka, velika raznolikost vrsta podataka i brzina kojom se podaci moraju obrađivati. Veliki se podaci mogu analizirati na uvid koji dovodi do boljih odluka i strateških poslovnih poteza.
Strojno učenje je polje AI (umjetna inteligencija) pomoću kojeg softverski programi mogu naučiti povećati njihovu točnost za očekivane ishode. Laičkim riječima, Strojno učenje je način da se računalo educira kako obavljati složene zadatke koje ljudi ne znaju ispuniti. Područje strojnog učenja toliko je opsežno i popularno ovih dana da se u našem svakodnevnom životu događa puno aktivnosti strojnog učenja i uskoro će postati sastavni dio naše svakodnevne rutine.
Dakle, jeste li primijetili bilo koju od ovih aktivnosti strojnog učenja u svakodnevnom životu?
- Znate one preporuke za filmove / emisije koje dobijate na Netflixu ili Amazonu? Strojno učenje to radi za vas.
- Kako Uber / Ola određuje cijenu vaše vožnje u taksiju? Kako umanjuju vrijeme čekanja nakon što pozdravite automobil? Kako se ove usluge optimalno podudaraju s drugim putnicima kako bi se minimizirali obilaznice? Odgovor na sva ta pitanja jest Strojno učenje.
- Kako financijska institucija može utvrditi je li transakcija lažna ili ne? U većini slučajeva ljudi je teško ručno pregledati svaku transakciju zbog vrlo velikog dnevnog volumena transakcija. AI se umjesto toga koristi za izradu sustava koji na temelju dostupnih podataka uče kako bi provjerili koje su vrste transakcija lažne.
- Jeste li se ikad zapitali koja je tehnologija iza samoubistvanog Google automobila? Odgovor je opet strojno učenje.
Sada znamo što su Big Data vs Machine Learning, ali da bi odlučili koji ćemo koristiti na kojem mjestu trebamo vidjeti razliku između oba.
Usporedba između velikih podataka i strojnog učenja
Ključne razlike između velikih podataka u odnosu na strojno učenje
I rudarstvo podataka i strojno učenje ukorijenjeni su u znanosti o podacima. Često se presijecaju ili zbunjuju jedno s drugim. Nadimaju se međusobnim aktivnostima i odnos je najbolje opisati kao međusobni. Nemoguće je vidjeti budućnost samo s jednim od njih. Ali još uvijek postoje neki jedinstveni identiteti koji ih razdvajaju u smislu definicije i primjene. Evo nekoliko razlika između velikih podataka i strojnog učenja i kako se oni mogu koristiti.
- Rasprave o velikim podacima obično uključuju alate za skladištenje, gutanje i ekstrakciju obično Hadoop. Dok je strojno učenje podpolje Računalne znanosti i / ili AI koje računalima omogućuje učenje bez eksplicitnog programiranja.
- Analitika velikih podataka kao što ime sugerira je analiza velikih podataka otkrivanjem skrivenih obrazaca ili vađenjem podataka iz njih. Dakle, u velikoj analitici podataka analiza se vrši na velikim podacima. Strojno učenje, jednostavnim riječima, podučava stroj kako reagirati na nepoznate ulaze i davati željene rezultate pomoću različitih modela strojnog učenja.
- Iako se i veliki podaci i strojno učenje mogu postaviti tako da automatski traže određene vrste podataka i parametara i njihov odnos između njih, veliki podaci ne mogu vidjeti odnos između postojećih dijelova podataka na istoj dubini kao što to može strojno učenje.
- Uobičajena analitika velikih podataka odnosi se na vađenje i pretvaranje podataka u vađenje informacija, koje se zatim mogu koristiti za dodavanje u sustav strojnog učenja kako bi se napravila daljnja analitika za predviđanje rezultata.
- Veliki podaci imaju više veze s računalstvom visokih performansi, dok je strojno učenje dio Data Sciencea.
- Strojno učenje obavlja zadatke u kojima ljudska interakcija nije bitna. Dok analiza velikih podataka obuhvaća strukturu i modeliranje podataka koji poboljšavaju sustav donošenja odluka, pa zahtjeva ljudsku interakciju.
Tabela usporedbe velikih podataka prema strojnom učenju
Raspravljam o glavnim artefaktima i razlikujem Big Data od Machine učenja
| Osnove za usporedbu | Veliki podaci | Strojno učenje |
| Uporaba podataka | Veliki se podaci mogu koristiti u razne svrhe, uključujući financijska istraživanja, prikupljanje podataka o prodaji itd. | Strojno učenje je tehnologija koja stoji iza pokretanja automobila i naprednih motora. |
| Temelji za učenje | Analitika velikih podataka izvlači se iz postojećih informacija i traže nove obrasce koji mogu pomoći oblikovanju naših procesa donošenja odluka. | S druge strane, Strojno učenje može naučiti iz postojećih podataka i pružiti temelj potreban da se stroj sam nauči. |
| Prepoznavanje uzorka | Analitika velikih podataka može otkriti neke obrasce klasifikacijom i analizom slijeda. | Međutim, strojno učenje uzima ovaj koncept korak naprijed koristeći iste algoritme koje analitika velikih podataka koristi za automatsko učenje iz prikupljenih podataka. |
| Količina podataka | Veliki podaci kao što ime sugerira obično su zainteresirani za velike skupove podataka u kojima je problem riješiti velika količina podataka. | ML ima tendenciju da budu više zainteresirani za male skupove podataka gdje je problem prekomjernog uklapanja |
| Svrha | Svrha velikih podataka je pohraniti veliku količinu podataka i pronaći uzorak u podacima | Svrha strojnog učenja je učiti iz obučenih podataka i predvidjeti ili procijeniti buduće rezultate. |
Budućnost velikih podataka i strojnog učenja
Do 2020. godine naš će akumulirani digitalni svemir podataka narasti sa 4, 4 zettabajta na 44 zettabajta, kako je izvijestio Forbes. Također ćemo stvoriti 1, 7 megabajta novih informacija svake sekunde za svako ljudsko biće na planeti.
Samo grebamo po površini onoga za što su sposobni veliki podaci i strojno učenje. Umjesto da se usredotoče na svoje razlike, obojica se bave istim pitanjem: "Kako možemo učiti iz podataka?" Na kraju dana, jedino što je važno jest kako prikupljamo podatke i kako možemo iz njih učiti izgradite rješenja koja su spremna za budućnost.
Preporučeni članak
- Veliki podaci u odnosu na znanost podataka - u čemu se razlikuju?
- Otkrijte 10 razlika između malih podataka prema velikim podacima
- Izvrsna razlika između statistike i strojnog učenja
- Zašto je inovacija najkritičniji aspekt velikih podataka?