Unterschied zwischen Big Data und maschinellem Lernen
Bei der Big-Data- Analyse wird das große Datenvolumen (Big Data) gesammelt und analysiert, um nützliche verborgene Muster und andere Informationen wie Kundenentscheidungen und Markttrends zu ermitteln, die Unternehmen dabei unterstützen, fundiertere und kundenorientiertere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Big Data ist ein Begriff, der die Daten beschreibt, die durch 3 V gekennzeichnet sind: das extreme Datenvolumen, die große Vielfalt an Datentypen und die Geschwindigkeit, mit der die Daten verarbeitet werden müssen. Big Data kann auf Erkenntnisse analysiert werden, die zu besseren Entscheidungen und strategischen Geschäftsbewegungen führen.
Maschinelles Lernen ist ein Bereich der KI (Künstlichen Intelligenz), in dem Softwareanwendungen lernen können, ihre Genauigkeit für die erwarteten Ergebnisse zu erhöhen. Maschinelles Lernen ist für Laien der Weg, um Computern beizubringen, wie man komplexe Aufgaben erledigt, die Menschen nicht zu bewältigen wissen. Das Gebiet des maschinellen Lernens ist heutzutage so groß und beliebt, dass in unserem täglichen Leben eine Menge maschineller Lernaktivitäten stattfinden, die bald zu einem festen Bestandteil unseres Alltags werden.
Haben Sie eine dieser maschinellen Lernaktivitäten in Ihrem Alltag bemerkt?
- Kennen Sie die Film- / Showempfehlungen, die Sie auf Netflix oder Amazon erhalten? Maschinelles Lernen erledigt dies für Sie.
- Wie bestimmt Uber / Ola den Preis Ihrer Taxifahrt? Wie minimieren sie die Wartezeit, nachdem Sie ein Auto angehalten haben? Wie passen diese Services optimal zu anderen Passagieren, um Umwege zu minimieren? Die Antwort auf all diese Fragen lautet Maschinelles Lernen.
- Wie kann ein Finanzinstitut feststellen, ob eine Transaktion betrügerisch ist oder nicht? In den meisten Fällen ist es für Menschen schwierig, jede Transaktion manuell zu überprüfen, da das tägliche Transaktionsvolumen sehr hoch ist. Stattdessen wird AI verwendet, um Systeme zu erstellen, die aus den verfügbaren Daten lernen, um zu überprüfen, welche Arten von Transaktionen betrügerisch sind.
- Haben Sie sich jemals gefragt, welche Technologie hinter dem selbstfahrenden Google-Auto steckt? Wieder ist die Antwort maschinelles Lernen.
Jetzt wissen wir, was Big Data und maschinelles Lernen sind, aber um zu entscheiden, welches an welchem Ort verwendet werden soll, müssen wir den Unterschied zwischen beiden erkennen.
Head to Head Vergleich zwischen Big Data und Machine Learning
Hauptunterschiede zwischen Big Data und maschinellem Lernen
Sowohl Data Mining als auch maschinelles Lernen sind datenwissenschaftlich verankert. Sie überschneiden sich oft oder sind miteinander verwechselt. Sie überlagern sich gegenseitig und die Beziehung lässt sich am besten als gegenseitig beschreiben. Es ist unmöglich, mit nur einem von ihnen eine Zukunft zu sehen. Es gibt jedoch immer noch einige eindeutige Identitäten, die sie in Bezug auf Definition und Anwendung voneinander trennen. Hier sehen Sie einige der Unterschiede zwischen Big Data und maschinellem Lernen und wie sie genutzt werden können.
- In der Regel umfassen Big Data-Diskussionen Speicher-, Aufnahme- und Extraktionstools, die üblicherweise von Hadoop verwendet werden. Während maschinelles Lernen ein Teilgebiet der Informatik und / oder KI ist, können Computer lernen, ohne explizit programmiert zu werden.
- Big Data Analytics ist, wie der Name schon sagt, die Analyse von Big Data, indem verborgene Muster entdeckt oder Informationen daraus extrahiert werden. In der Big-Data-Analyse erfolgt die Analyse also über Big Data. Maschinelles Lernen bedeutet in einfachen Worten, einer Maschine beizubringen, wie sie auf unbekannte Eingaben reagieren und mithilfe verschiedener Modelle für maschinelles Lernen die gewünschten Ergebnisse erzielen kann.
- Obwohl sowohl Big Data als auch maschinelles Lernen so eingerichtet werden können, dass automatisch nach bestimmten Datentypen und Parametern gesucht wird und deren Beziehung zwischen Big Data die Beziehung zwischen vorhandenen Datenelementen mit der gleichen Tiefe wie maschinelles Lernen nicht erkennen kann.
- Bei der normalen Big-Data-Analyse geht es darum, Daten zu extrahieren und zu transformieren, um Informationen zu extrahieren, die dann einem maschinellen Lernsystem zugeführt werden können, um weitere Analysen zur Vorhersage der Ausgabeergebnisse durchzuführen.
- Big Data hat mehr mit Hochleistungsrechnen zu tun, während maschinelles Lernen ein Teil von Data Science ist.
- Maschinelles Lernen führt Aufgaben aus, bei denen die menschliche Interaktion keine Rolle spielt. Während die Big-Data-Analyse die Struktur und Modellierung von Daten umfasst, die das Entscheidungsfindungssystem verbessern, ist eine menschliche Interaktion erforderlich.
Big Data vs Machine Learning Vergleichstabelle
Ich diskutiere wichtige Artefakte und unterscheide zwischen Big Data und maschinellem Lernen
| Vergleichsbasis | Große Daten | Maschinelles Lernen |
| Datennutzung | Big Data kann für eine Vielzahl von Zwecken verwendet werden, einschließlich Finanzanalyse, Sammeln von Verkaufsdaten usw. | Maschinelles Lernen ist die Technologie hinter selbstfahrenden Autos und Motoren mit Vorabempfehlung. |
| Grundlagen für das Lernen | Die Big-Data-Analyse greift auf vorhandene Informationen zurück, um nach neuen Mustern zu suchen, die zur Gestaltung unserer Entscheidungsprozesse beitragen können. | Auf der anderen Seite kann maschinelles Lernen aus den vorhandenen Daten lernen und die Grundlage bilden, auf der sich eine Maschine selbst lehren kann. |
| Mustererkennung | Big-Data-Analysen können einige Muster durch Klassifizierungen und Sequenzanalysen aufdecken. | Beim maschinellen Lernen ist dieses Konzept jedoch einen Schritt voraus, da dieselben Algorithmen verwendet werden, mit denen die Big-Data-Analyse automatisch aus den gesammelten Daten lernt. |
| Datenvolumen | Big Data, wie der Name schon sagt, ist tendenziell an großen Datenmengen interessiert, bei denen das Problem im Umgang mit dem großen Datenvolumen besteht. | ML ist eher an kleinen Datensätzen interessiert, bei denen Überanpassung das Problem ist |
| Zweck | Zweck von Big Data ist es, große Datenmengen zu speichern und Muster in Daten herauszufinden | Ziel des maschinellen Lernens ist es, aus trainierten Daten zu lernen und zukünftige Ergebnisse vorherzusagen oder zu schätzen. |
Die Zukunft von Big Data vs. Maschinelles Lernen
Bis 2020 wird unser kumuliertes digitales Datenuniversum von 4, 4 Zettabyte auf 44 Zettabyte anwachsen, wie Forbes berichtet. Wir werden außerdem jede Sekunde 1, 7 Megabyte an neuen Informationen für jeden Menschen auf dem Planeten erstellen.
Wir kratzen nur an der Oberfläche dessen, wozu Big Data und maschinelles Lernen in der Lage sind. Anstatt sich auf ihre Unterschiede zu konzentrieren, beschäftigen sie sich beide mit der gleichen Frage: „Wie können wir aus Daten lernen?“ Letztendlich geht es nur darum, wie wir Daten sammeln und wie wir daraus lernen können zukunftsfähige lösungen bauen.
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