Differenza tra Big Data e Machine Learning
L' analisi dei big data è il processo di raccolta e analisi del grande volume di set di dati (chiamati Big Data) per scoprire schemi nascosti utili e altre informazioni come le scelte dei clienti, le tendenze del mercato che possono aiutare le organizzazioni a prendere decisioni aziendali più informate e orientate al cliente. Big data è un termine che descrive i dati caratterizzati da 3V: l'estremo volume di dati, l'ampia varietà di tipi di dati e la velocità con cui i dati devono essere elaborati. I big data possono essere analizzati per approfondimenti che portano a decisioni migliori e mosse strategiche.
L'apprendimento automatico è un campo dell'intelligenza artificiale (Intelligenza Artificiale) grazie al quale le applicazioni software possono imparare ad aumentare la loro accuratezza per i risultati attesi. In parole povere, l'apprendimento automatico è il modo per educare i computer su come eseguire compiti complessi che gli umani non sanno come svolgere. Il campo del machine learning è così vasto e popolare in questi giorni che ci sono molte attività di machine learning in corso nella nostra vita quotidiana e presto diventerà parte integrante della nostra routine quotidiana.
Quindi, hai notato una di queste attività di apprendimento automatico nella tua vita quotidiana?
- Conosci i consigli su film / spettacoli che ricevi su Netflix o Amazon? L'apprendimento automatico fa questo per te.
- In che modo Uber / Ola determina il prezzo della corsa in taxi? In che modo minimizzano i tempi di attesa dopo aver fermato un'auto? In che modo questi servizi ti abbinano in modo ottimale con altri passeggeri per ridurre al minimo le deviazioni? La risposta a tutte queste domande è l'apprendimento automatico.
- Come può un istituto finanziario determinare se una transazione è fraudolenta o no? Nella maggior parte dei casi, è difficile per gli umani rivedere manualmente ogni transazione a causa del suo volume di transazioni giornaliere molto elevato. Invece, l'IA viene utilizzata per creare sistemi che apprendono dai dati disponibili per verificare quali tipi di transazioni sono fraudolente.
- Ti sei mai chiesto qual è la tecnologia alla base dell'auto a guida autonoma di Google? Ancora una volta la risposta è l'apprendimento automatico.
Ora sappiamo cosa sono i Big Data vs Machine Learning, ma per decidere quale utilizzare in quale luogo dobbiamo vedere la differenza tra entrambi.
Confronto diretto tra Big Data e Machine Learning
Differenze chiave tra Big Data e Machine Learning
Sia il data mining che l'apprendimento automatico sono radicati nella scienza dei dati. Spesso si intersecano o sono confusi l'uno con l'altro. Si sovrappongono le reciproche attività e la relazione è meglio descritta come mutualistica. È impossibile vedere un futuro con uno solo di essi. Ma ci sono ancora alcune identità uniche che le separano in termini di definizione e applicazione. Ecco alcune delle differenze tra i big data e l'apprendimento automatico e come possono essere utilizzati.
- Di solito, le discussioni sui big data includono strumenti di archiviazione, ingestione ed estrazione comunemente Hadoop. Considerando che l'apprendimento automatico è un sottocampo di Informatica e / o AI che offre ai computer la possibilità di apprendere senza essere esplicitamente programmati.
- L'analisi dei big data come suggerisce il nome è l'analisi dei big data scoprendo schemi nascosti o estraendo informazioni da esso. Quindi, nell'analisi dei big data, l'analisi viene eseguita sui big data. L'apprendimento automatico, in termini semplici, sta insegnando a una macchina come rispondere a input sconosciuti e fornire risultati desiderabili utilizzando vari modelli di apprendimento automatico.
- Sebbene sia i big data sia l'apprendimento automatico possano essere configurati per cercare automaticamente tipi specifici di dati e parametri e la loro relazione tra loro, i big data non possono vedere la relazione tra pezzi di dati esistenti con la stessa profondità che l'apprendimento automatico può fare.
- La normale analisi dei big data riguarda l'estrazione e la trasformazione dei dati per estrarre informazioni, che possono quindi essere utilizzate per essere alimentate a un sistema di apprendimento automatico al fine di fare ulteriori analisi per prevedere i risultati di output.
- I big data hanno più a che fare con il calcolo ad alte prestazioni, mentre l'apprendimento automatico fa parte di Data Science.
- L'apprendimento automatico svolge compiti in cui l'interazione umana non ha importanza. Considerando che, l'analisi dei big data comprende la struttura e la modellizzazione dei dati che migliora il sistema decisionale, quindi richiedono l'interazione umana.
Tabella di confronto tra Big Data e Machine Learning
Sto discutendo i principali artefatti e distinguendo tra Big Data e Machine Learning
| Base per il confronto | Big Data | Apprendimento automatico |
| Utilizzo dei dati | I big data possono essere utilizzati per una varietà di scopi, tra cui la ricerca finanziaria, la raccolta di dati di vendita ecc. | L'apprendimento automatico è la tecnologia alla base delle auto a guida autonoma e dei motori di segnalazione avanzati. |
| Fondamenti per l'apprendimento | L'analisi dei big data attinge dalle informazioni esistenti alla ricerca di modelli emergenti che possono aiutare a modellare i nostri processi decisionali. | D'altro canto, l'apprendimento automatico può apprendere dai dati esistenti e fornire le basi necessarie affinché una macchina possa insegnarsi da sola. |
| Riconoscimento del modello | L'analisi dei big data può rivelare alcuni schemi attraverso classificazioni e analisi delle sequenze. | Tuttavia, l'apprendimento automatico porta questo concetto un passo avanti utilizzando gli stessi algoritmi utilizzati dall'analisi dei big data per apprendere automaticamente dai dati raccolti. |
| Volume di dati | I big data come suggerisce il nome tendono ad essere interessati a set di dati su larga scala in cui il problema riguarda il grande volume di dati. | ML tende ad essere più interessato a piccoli set di dati in cui il problema è l'eccessivo adattamento |
| Scopo | Lo scopo dei big data è di archiviare un grande volume di dati e scoprire lo schema nei dati | Scopo dell'apprendimento automatico è apprendere da dati addestrati e prevedere o stimare i risultati futuri. |
Il futuro dei big data contro l'apprendimento automatico
Entro il 2020, il nostro universo digitale di dati accumulato crescerà da 4, 4 zettabyte a 44 zettabyte, come riportato da Forbes. Creeremo anche 1, 7 megabyte di nuove informazioni ogni secondo per ogni essere umano sul pianeta.
Stiamo solo grattando la superficie di cosa sono capaci i big data e l'apprendimento automatico. Invece di concentrarsi sulle loro differenze, entrambi si preoccupano della stessa domanda: "Come possiamo imparare dai dati?" Alla fine, l'unica cosa che conta è come raccogliamo i dati e come possiamo imparare da costruire soluzioni per il futuro.
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