Разлика између великих података и машинског учења
Аналитика великих података је процес прикупљања и анализирања велике количине скупова података (зване Биг Дата) како би се открили корисни скривени обрасци и друге информације попут избора купаца, трендова на тржишту који могу помоћи организацијама да доносе више информисаних и оријентисаних пословних одлука. Велики подаци је појам који описује податке окарактерисане с 3 В: велика количина података, велика разноликост врста података и брзина којом се подаци морају обрађивати. Велики подаци могу се анализирати на увид који води ка бољим одлукама и стратешким пословним потезима.
Машинско учење је поље АИ (Артифициал Интеллигенце) помоћу којег софтверске апликације могу да науче да повећају њихову тачност за очекиване исходе. Лаички речено, Машинско учење је начин да се рачунари науче како да обављају сложене задатке које људи не знају како да испуне. Подручје машинског учења је толико обимно и популарно ових дана да се у нашем свакодневном животу дешава мноштво активности машинског учења и ускоро ће постати саставни део наше свакодневне рутине.
Да ли сте приметили неку од ових активности машинског учења у свом свакодневном животу?
- Знате оне препоруке за филмове / емисије које добијате на Нетфлику или Амазону? Машинско учење ово ради за вас.
- Како Убер / Ола одређује цену вожње вашег таксија? Како минимизирају време чекања након што поздравите аутомобил? Како се ове услуге оптимално подударају са другим путницима да би се минимизирали обилазнице? Одговор на сва ова питања је Машинско учење.
- Како финансијска институција може утврдити да ли је трансакција лажна или не? У већини случајева, људима је тешко да ручно прегледају сваку трансакцију због врло великог дневног обима трансакција. Уместо тога, АИ се користи за креирање система који науче на основу доступних података да провере које су врсте трансакција лажне.
- Да ли сте се икад запитали која је технологија иза самоубиствоног Гоогле аутомобила? Одговор је опет машинско учење.
Сада знамо шта су велики подаци у односу на машинско учење, али да бисмо одлучили који ћемо користити на којем месту морамо да видимо разлику између оба.
Упоређивање великих података против машинског учења
Кључне разлике између великих података и машинског учења
И рударство података и машинско учење имају своје коријене у науци о подацима. Често се пресијецају или збуњују један са другим. Надимају се међусобним активностима и однос је најбоље описати као међусобни. Немогуће је видети будућност са само једним од њих. Али још увек постоје неки јединствени идентитети који их раздвајају у погледу дефиниције и примене. Ево неких разлика између великих података и машинског учења и како се они могу користити.
- Расправе са великим подацима обично садрже алате за складиштење, гутање и екстракцију обично Хадооп. Док је машинско учење подпоље рачунарске науке и / или АИ које рачунарима даје могућност учења без експлицитног програмирања.
- Аналитика великих података као што име сугерира је анализа великих података откривањем скривених образаца или вађењем информација из њих. Дакле, у аналитици великих података анализа се врши на великим подацима. Машинско учење, једноставним речима, подучава машину како да одговори на непознате инпуте и да даје пожељне резултате помоћу различитих модела машинског учења.
- Иако се и велики подаци и машинско учење могу подесити тако да аутоматски траже одређене врсте података и параметара и њихов однос између њих, велики подаци не могу видјети однос између постојећих комада података на истој дубини као што их може машинско учење.
- Уобичајена аналитика великих података односи се на вађење и претварање података у вађење информација, које се затим могу користити за додавање у систем машинског учења како би се урадила даља аналитика за предвиђање резултата.
- Велики подаци имају више везе са рачунарством високих перформанси, док је машинско учење део Сциенце Дата-а.
- Машинско учење обавља задатке у којима људска интеракција није битна. Док анализа великих података обухвата структуру и моделирање података што побољшава систем доношења одлука тако захтева и људску интеракцију.
Табела упоређивања великих података у односу на машинско учење
Разговарам о главним артефактима и правим разлику између великих података и машинског учења
| Основе за поређење | Велики података | Машинско учење |
| Употреба података | Велики подаци могу се користити у различите сврхе, укључујући финансијска истраживања, прикупљање података о продаји итд. | Машинско учење је технологија која стоји иза покретања аутомобила и напредних мотора. |
| Основе за учење | Анализа великих података изводи се из постојећих информација да би се тражили нови обрасци који могу помоћи у обликовању наших процеса доношења одлука. | С друге стране, Машинско учење може да научи на основу постојећих података и пружи основу потребном да се машина сама поучи. |
| Препознавање узорка | Анализа великих података може открити неке обрасце кроз класификације и анализу секвенци. | Међутим, машинско учење овај концепт узима корак испред користећи исте алгоритме које аналитика великих података користи да се аутоматски науче из прикупљених података. |
| Количина података | Велики подаци као што име сугерира обично су заинтересовани за велике скупове података где се проблем односи на велику количину података. | МЛ обично више занимају мале скупове података где је проблем прекомерног уклапања |
| Сврха | Сврха великих података је складиштење велике количине података и откривање обрасца у подацима | Сврха машинског учења је учење из обучених података и предвиђање или процена будућих резултата. |
Будућност великих података и машинског учења
До 2020. године, наш акумулирани дигитални универзум података пораст ће са 4, 4 зеттабајта на 44 зеттабајта, како је известио Форбес. Такође ћемо створити 1, 7 мегабајта нових информација сваке секунде за свако људско биће на планети.
Само гребамо по површини онога за шта су велики подаци и машинско учење способни. Уместо да се фокусирају на своје разлике, обојица се баве истим питањем: „Како можемо да учимо из података?“ На крају дана, једино што је важно јесте како прикупљамо податке и како можемо да их научимо изградити решења спремна за будућност.
Препоручени чланак
- Биг Дата вс Дата Сциенце - како се разликују?
- Откријте 10 разлика између малих података према великим подацима
- Одлична разлика између статистике и машинског учења
- Зашто је иновација најкритичнији аспект великих података?