Verschil tussen big data en machine learning
Big data- analyse is het proces van het verzamelen en analyseren van de grote hoeveelheid gegevenssets (Big Data genoemd) om nuttige verborgen patronen en andere informatie te ontdekken, zoals klantkeuzes, markttrends die organisaties kunnen helpen beter geïnformeerde en klantgerichte zakelijke beslissingen te nemen. Big data is een term die de gegevens beschrijft die worden gekenmerkt door 3V's: het extreme gegevensvolume, de grote verscheidenheid aan gegevenstypen en de snelheid waarmee de gegevens moeten worden verwerkt. Big data kan worden geanalyseerd op inzichten die leiden tot betere beslissingen en strategische zakelijke bewegingen.
Machine learning is een gebied van AI (kunstmatige intelligentie) waarbij softwaretoepassingen kunnen leren hun nauwkeurigheid te verbeteren voor de verwachte resultaten. In de bewoordingen van de leek is Machine Learning de manier om computers te leren hoe ze complexe taken kunnen uitvoeren die mensen niet weten. Machine Learning-veld is tegenwoordig zo groot en populair dat er veel machine learning-activiteiten plaatsvinden in ons dagelijks leven en binnenkort wordt het een integraal onderdeel van onze dagelijkse routine.
Dus, heb je een van deze machine learning-activiteiten in je dagelijks leven opgemerkt?
- Ken je die aanbevelingen voor films / shows die je op Netflix of Amazon krijgt? Machine learning doet dit voor u.
- Hoe bepaalt Uber / Ola de prijs van uw taxirit? Hoe minimaliseren ze de wachttijd nadat je een auto hebt aangehouden? Hoe passen deze services u optimaal aan bij andere passagiers om omleidingen te minimaliseren? Het antwoord op al deze vragen is Machine Learning.
- Hoe kan een financiële instelling bepalen of een transactie frauduleus is of niet? In de meeste gevallen is het moeilijk voor mensen om elke transactie handmatig te beoordelen vanwege het zeer hoge dagelijkse transactievolume. In plaats daarvan wordt AI gebruikt om systemen te maken die van de beschikbare gegevens leren om te controleren welke soorten transacties frauduleus zijn.
- Ooit afgevraagd wat de technologie is achter de zelfrijdende Google-auto? Nogmaals, het antwoord is machine learning.
Nu weten we wat Big Data versus Machine Learning zijn, maar om te beslissen welke we op welke plaats moeten gebruiken, moeten we het verschil tussen beide zien.
Head to Head-vergelijking tussen Big Data versus Machine Learning
Belangrijkste verschillen tussen Big Data versus Machine Learning
Zowel datamining als machine learning zijn geworteld in data science. Ze kruisen elkaar vaak of zijn verward met elkaar. Ze leggen elkaars activiteiten op elkaar en de relatie kan het best worden omschreven als mutualistisch. Het is onmogelijk om met slechts één van hen een toekomst te zien. Maar er zijn nog enkele unieke identiteiten die ze scheiden wat betreft definitie en toepassing. Hier is een blik op enkele van de verschillen tussen big data en machine learning en hoe deze kunnen worden gebruikt.
- Meestal omvatten big data-discussies tools voor opslag, opname en extractie, meestal Hadoop. Terwijl machine learning een subveld is van Computer Science en / of AI dat computers de mogelijkheid geeft om te leren zonder expliciet te worden geprogrammeerd.
- Big data-analyse, zoals de naam al doet vermoeden, is de analyse van big data door verborgen patronen te ontdekken of er informatie uit te halen. In big data-analyse wordt de analyse dus uitgevoerd op big data. Machine learning leert in eenvoudige termen een machine hoe te reageren op onbekende ingangen en gewenste uitgangen te geven met behulp van verschillende machine learning-modellen.
- Hoewel big data en machine learning kunnen worden ingesteld om automatisch te zoeken naar specifieke soorten data en parameters en hun relatie daartussen big data kan de relatie tussen bestaande stukjes data niet zien met dezelfde diepte als machine learning.
- Normale big data-analyse gaat over het extraheren en transformeren van gegevens om informatie te extraheren, die vervolgens kan worden gebruikt om naar een machine-leersysteem te worden geleid om verdere analyses te doen voor het voorspellen van outputresultaten.
- Big data heeft meer te maken met High-Performance Computing, terwijl Machine Learning een onderdeel is van Data Science.
- Machine learning voert taken uit waarbij menselijke interactie er niet toe doet. Terwijl big data-analyse de structuur en het modelleren van gegevens omvat die het besluitvormingssysteem verbeteren, is dus menselijke interactie vereist.
Vergelijkingstabel big data versus machine learning
Ik bespreek belangrijke artefacten en maak onderscheid tussen Big Data versus Machine Learning
| Basis voor vergelijking | Big Data | Machine leren |
| Gegevensgebruik | Big data kan voor verschillende doeleinden worden gebruikt, waaronder financieel onderzoek, het verzamelen van verkoopgegevens enz. | Machine learning is de technologie achter zelfrijdende auto's en geavanceerde aanbevelingsmotoren. |
| Grondslagen voor leren | Big data-analyse haalt bestaande informatie uit om te zoeken naar nieuwe patronen die ons besluitvormingsproces kunnen helpen vormgeven. | Aan de andere kant kan Machine learning leren van de bestaande gegevens en de basis bieden die een machine nodig heeft om zichzelf te onderwijzen. |
| Patroonherkenning | Big data-analyse kan sommige patronen onthullen door middel van classificaties en sequentie-analyse. | Met machine learning gaat dit concept echter een stap verder door dezelfde algoritmen te gebruiken die big data-analyse gebruikt om automatisch van de verzamelde gegevens te leren. |
| Gegevensvolume | Big data zoals de naam suggereert, is vaak geïnteresseerd in grootschalige datasets waarbij het probleem te maken heeft met de grote hoeveelheid data. | ML is meestal meer geïnteresseerd in kleine datasets waarbij overpassing het probleem is |
| Doel | Het doel van big data is om grote hoeveelheden data op te slaan en patronen in data te ontdekken | Het doel van machine learning is om te leren van getrainde gegevens en voorspelt of schat toekomstige resultaten. |
De toekomst van big data versus machinaal leren
Tegen 2020 zal ons verzamelde digitale universum van gegevens groeien van 4, 4 zettabytes naar 44 zettabytes, zoals gemeld door Forbes. We zullen ook elke seconde 1, 7 megabytes aan nieuwe informatie voor elke mens op de planeet creëren.
We schetsen gewoon het oppervlak van wat big data en machine learning kunnen. In plaats van zich te concentreren op hun verschillen, houden ze zich beiden bezig met dezelfde vraag: "Hoe kunnen we van gegevens leren?" Uiteindelijk is het enige dat telt, hoe we gegevens verzamelen en hoe we daarvan kunnen leren toekomstgerichte oplossingen bouwen.
Aanbevolen artikel
- Big Data versus Data Science - Hoe zijn ze anders?
- Ontdek het 10 verschil tussen kleine gegevens versus grote gegevens
- Uitstekend verschil tussen statistieken en machinaal leren
- Waarom is innovatie het meest kritieke aspect van big data?