Különbség a nagy adat és a gépi tanulás között
A nagy adatok elemzése a nagy mennyiségű adatkészlet (úgynevezett nagy adat) összegyűjtésének és elemzésének folyamata, hogy felfedezzék a hasznos rejtett mintákat és egyéb információkat, például az ügyfelek választásait, a piaci trendeket, amelyek segíthetnek a szervezeteknek megalapozottabb és ügyfél-orientáltabb üzleti döntések meghozatalában. A nagy adat egy olyan kifejezés, amely leírja a 3 V-os adatokkal jellemezhető adatokat: az extrém adatmennyiséget, az adattípusok sokféleségét és az adatok feldolgozásának sebességét. A nagy adatok elemezhetők olyan információkkal, amelyek jobb döntéseket és stratégiai üzleti lépéseket eredményeznek.
A gépi tanulás az AI (mesterséges intelligencia) területe, amelynek segítségével a szoftveralkalmazások megtanulhatják a várt eredmények pontosságának növelését. A laikus szavak szerint a gépi tanulás a számítógép oktatásának módja az olyan összetett feladatok elvégzésére, amelyeket az emberek nem tudnak végrehajtani. A gépi tanulás területe annyira hatalmas és népszerű manapság, hogy rengeteg gépi tanulási tevékenység zajlik a mindennapi életünkben, és hamarosan a napi rutinunk szerves részévé válik.
Tehát észrevetted a gépi tanulási tevékenységek egyikét a mindennapi életben?
- Ismeri azokat a film- / show-ajánlásokat, amelyeket Netflix-en vagy Amazon-on kap? A gépi tanulás ezt az Ön számára teszi.
- Hogyan határozza meg az Uber / Ola a kabinjárat árát? Hogyan minimalizálhatják a várakozási időt, amikor autóba jönnek? Hogyan optimalizálják ezeket a szolgáltatásokat más utasokkal, hogy minimalizálják a kitérőt? Ezekre a kérdésekre a válasz a gépi tanulás.
- Hogyan lehet egy pénzügyi intézmény meghatározni, hogy egy ügylet csalárd-e vagy sem? A legtöbb esetben az embereknek nehéz az egyes tranzakciókat manuálisan felülvizsgálni, mivel a napi tranzakciók nagyon nagyok. Ehelyett az AI-t olyan rendszerek létrehozására használják, amelyek a rendelkezésre álló adatokból tanulnak annak ellenőrzésére, hogy milyen típusú tranzakciók hamisak.
- Gondolkozott már azon, mi a technológia az önjáró Google autó mögött? A válasz ismét a gépi tanulás.
Most már tudjuk, mi a nagy adat vs. gépi tanulás, de el kell dönteni, hogy melyik helyet használja, látnunk kell a különbséget mindkettő között.
Összehasonlítás a nagy adatok és a gépi tanulás között
Főbb különbségek a nagy adatok és a gépi tanulás között
Az adatbányászat és a gépi tanulás mind az adattudományban gyökerezik. Gyakran keresztezik egymást, vagy összekeverik őket. Felfelé helyezik egymás tevékenységeit, és a kapcsolatot leginkább kölcsönösnek tekintik. Egyikükkel lehetetlen jövőt látni. De vannak még olyan egyedi azonosságok, amelyek elválasztják őket a meghatározás és az alkalmazás szempontjából. Íme néhány áttekintés a nagy adatok és a gépi tanulás közötti különbségekről, valamint arról, hogyan lehet ezeket felhasználni.
- A nagy adatokkal kapcsolatos megbeszélések általában tárolási, lenyelési és kivonási eszközöket tartalmaznak, általában a Hadoop segítségével. Míg a gépi tanulás a Számítástechnika és / vagy AI alterülete, amely kifejezetten programozás nélkül lehetővé teszi a számítógépek számára a tanulást.
- A nagy adatok elemzése, ahogy a neve is sugallja, a nagy adatok elemzése rejtett minták felfedezésével vagy az adatok kinyerésével. Tehát a nagy adatelemzésben az elemzést nagy adatokon végezzük. A gépi tanulás egyszerűen azt jelenti, hogy egy gépet megtanít arra, hogyan kell reagálni az ismeretlen bemenetekre és megadni a kívánt kimeneteket különböző gépi tanulási modellek segítségével.
- Bár mind a nagy adatok, mind a gépi tanulás beállítható úgy, hogy automatikusan megkeresse a meghatározott típusú adatokat és paramétereket, és ezek közötti kapcsolat nem képes látni a létező adatok közötti kapcsolatot, ugyanolyan mélységben, mint a gépi tanulás.
- A szokásos nagy adatanalitika az adatok kinyerésére és átalakítására vonatkozik, hogy információkat nyerjenek, majd felhasználhatók egy gépi tanulási rendszerhez, hogy további elemzéseket végezzenek a kimeneti eredmények előrejelzésére.
- A nagy adatok inkább kapcsolódnak a nagy teljesítményű számítástechnikához, míg a gépi tanulás az adattudomány része.
- A gépi tanulás olyan feladatokat hajt végre, ahol az emberi interakció nem számít. Míg a nagy adatok elemzése magában foglalja az adatok felépítését és modellezését, amely javítja a döntéshozatali rendszert, tehát emberi interakciót igényel.
Big Data vs Machine Learning összehasonlító táblázat
A fő tárgyakat tárgyalom, és különbséget teszek a Big Data vs Machine Learning között
| Az összehasonlítás alapja | Nagy adat | Gépi tanulás |
| Adatok használata | A nagy adatok felhasználhatók különféle célokra, beleértve pénzügyi kutatásokat, értékesítési adatok gyűjtését stb. | A gépi tanulás az önjáró autók és az előre ajánlott motorok mögötti technológia. |
| A tanulás alapjai | A nagy adatanalitika a meglévő információk alapján vonzza a kialakuló mintákat, amelyek segítenek alakítani döntéshozatali folyamatainkat. | Másrészt, a gépi tanulás megtanulhat a meglévő adatokból, és megteremti az alapot, amely ahhoz szükséges, hogy a gép megtanítsa önmagát. |
| Mintafelismerés | A nagy adatok elemzése felfedhet bizonyos mintákat osztályozással és szekvencia-elemzéssel. | A gépi tanulás azonban egy lépéssel előre veszi ezt a koncepciót, ugyanazon algoritmusok alkalmazásával, amelyeket a nagy adatelemzők használnak az összegyűjtött adatokból történő automatikus tanuláshoz. |
| Adatmennyiség | A nagy adatok, amint a neve is sugallja, hajlamosak a nagyméretű adatkészletek iránt érdeklődni, ahol a probléma a nagy adatmennyiséggel foglalkozik. | Az ML-t jobban érdekli a kis adatkészlet, ahol a túlzott illesztés jelent problémát |
| Célja | A nagy adatok célja nagy mennyiségű adat tárolása és az adatok mintázatának megismerése | A gépi tanulás célja a képzett adatokból való tanulás és a jövőbeli eredmények előrejelzése vagy becslése. |
A nagy adatok és gépi tanulás jövője
A Forbes beszámolója szerint 2020-ig a felhalmozódott digitális univerzumunk 4, 4 zettabájtról 44 zettabátra növekszik. Ezenkívül másodpercenként 1, 7 megabájt új információt fogunk létrehozni a bolygó minden emberére.
Csak azt a felületet megkaparjuk, amire a nagy adatok és a gépi tanulás képesek. Ahelyett, hogy a különbségekre összpontosítanának, mindkettő ugyanazzal a kérdéssel foglalkozik: „Hogyan tanulhatunk az adatokból?” A nap végén számít az, hogy hogyan gyűjtünk adatokat és hogyan tanulhatunk azoktól a jövőre kész megoldásokat építeni.
Ajánlott cikk
- Big Data vs Data Science - miben különböznek egymástól?
- Tudja meg a 10 különbséget a kis adatok és a nagy adatok között
- Kiváló különbség a statisztikák és a gépi tanulás között
- Miért az innováció a nagy adatok kritikus szempontja?