Rozdíl mezi velkými daty a strojovým učením
Analytika velkých dat je proces shromažďování a analýzy velkého objemu datových souborů (tzv. Big Data) za účelem nalezení užitečných skrytých vzorců a dalších informací, jako jsou volby zákazníků, trendy na trhu, které mohou organizacím pomoci učinit informovanější a na zákazníka orientovaná obchodní rozhodnutí. Velká data je termín, který popisuje data charakterizovaná 3V: extrémní objem dat, širokou škálu typů dat a rychlost, se kterou musí být data zpracována. Velká data lze analyzovat na základě poznatků, které vedou k lepším rozhodnutím a strategickým obchodním krokům.
Strojové učení je oblastí umělé inteligence (Artificial Intelligence), pomocí níž se softwarové aplikace mohou naučit zvyšovat jejich přesnost pro očekávané výsledky. Laicky řečeno, Machine Learning je způsob, jak vzdělávat počítače o tom, jak provádět složité úkoly, které lidé nevědí, jak splnit. Pole strojového učení je dnes tak rozsáhlé a populární, že se v našem každodenním životě děje mnoho činností strojového učení a brzy se stane nedílnou součástí naší každodenní činnosti.
Všimli jste si tedy některé z těchto činností strojového učení ve vašem každodenním životě?
- Znáte ta doporučení ohledně filmu / show, která získáte na Netflixu nebo Amazonu? Strojové učení to dělá za vás.
- Jak Uber / Ola určuje cenu vaší jízdy? Jak minimalizují čekací dobu, jakmile zavoláte auto? Jak vás tyto služby optimálně spojí s ostatními cestujícími, aby se minimalizovaly objížďky? Odpověď na všechny tyto otázky je Strojové učení.
- Jak může finanční instituce určit, zda je transakce podvodná nebo ne? Ve většině případů je pro člověka obtížné ručně zkontrolovat každou transakci z důvodu jejího velmi vysokého denního objemu transakcí. Místo toho se AI používá k vytváření systémů, které se poučují z dostupných dat a kontrolují, jaké typy transakcí jsou podvodné.
- Přemýšleli jste někdy nad tím, co je za technologií autosedačky Google? Odpověď je opět strojové učení.
Teď víme, co jsou Big Data vs Machine Learning, ale abychom se rozhodli, který z nich použít na kterém místě, musíme vidět rozdíl mezi oběma.
Srovnání hlava-hlava mezi Big Data vs Machine Learning
Klíčové rozdíly mezi velkými daty a strojovým učením
Dolování dat a strojové učení jsou zakořeněny ve vědě o datech. Často se protínají nebo jsou vzájemně zaměňovány. Překrývají vzájemně aktivity a vztah je nejlépe popsán jako vzájemný. Je nemožné vidět budoucnost pouze s jednou z nich. Stále však existují určité jedinečné identity, které je oddělují co do definice a aplikace. Tady je pohled na některé rozdíly mezi velkými daty a strojovým učením a jak mohou být použity.
- Diskuse o velkých datech obvykle zahrnují nástroje pro ukládání, přijímání a extrakci obvykle Hadoop. Zatímco strojové učení je podpolí informatiky a / nebo umělé inteligence, které dává počítačům schopnost učit se, aniž by byl explicitně programován.
- Analýza velkých dat, jak název napovídá, je analýza velkých dat objevením skrytých vzorců nebo extrahováním informací z nich. V analytice velkých dat se tedy analýza provádí na velkých datech. Strojové učení, jednoduše řečeno, učí stroj, jak reagovat na neznámé vstupy a poskytnout žádoucí výstupy pomocí různých modelů strojového učení.
- Přestože lze velká data i strojové učení nastavit tak, aby automaticky hledaly konkrétní typy dat a parametrů a jejich vzájemný vztah mezi nimi velká data nemohou vidět vztah mezi existujícími částmi dat se stejnou hloubkou, jakou dokáže strojové učení.
- Normální analytika velkých dat je především o extrakci a transformaci dat k extrakci informací, které pak mohou být použity k zavedení do systému strojového učení za účelem provedení další analýzy pro predikci výstupních výsledků.
- Velká data mají více společného s vysoce výkonným výpočtem, zatímco strojové učení je součástí vědy o datech.
- Strojové učení plní úkoly, kde nezáleží na interakci člověka. Vzhledem k tomu, analýza velkých dat zahrnuje strukturu a modelování dat, což zlepšuje systém rozhodování, takže vyžaduje interakci člověka.
Tabulka porovnávání velkých dat a strojů
Diskutuji o hlavních artefaktech a rozlišuji mezi Big Data vs Machine Learning
| Základ pro srovnání | Velká data | Strojové učení |
| Využití dat | Velká data lze použít pro různé účely, včetně finančního výzkumu, sběru údajů o prodeji atd. | Strojové učení je technologie, která stojí za autosedačkami a motory doporučení. |
| Základy učení | Analytika velkých dat vychází z existujících informací a hledá nové vzory, které mohou pomoci formovat naše rozhodovací procesy. | Na druhé straně se Strojové učení může poučit z existujících dat a poskytnout základ potřebný k tomu, aby se stroj učil sám. |
| Rozpoznávání vzorů | Analytika velkých dat může odhalit některé vzorce prostřednictvím klasifikací a sekvenční analýzy. | Strojové učení však tuto koncepci posouvá o krok napřed a používá stejné algoritmy, které analytika velkých dat používá k automatickému učení se ze shromážděných dat. |
| Objem dat | Velká data, jak název napovídá, mají tendenci se zajímat o rozsáhlé datové soubory, kde se problém týká velkého objemu dat. | ML má tendenci se více zajímat o malé datové soubory, kde je problém s přesahem |
| Účel | Účelem velkých dat je uložit velký objem dat a zjistit vzorec v datech | Účelem strojového učení je poučit se ze školených dat a předpovídat nebo odhadovat budoucí výsledky. |
Budoucnost velkých dat vs strojové učení
Jak uvádí Forbes, do roku 2020 vzroste náš nahromaděný digitální vesmír dat ze 4, 4 zettabytů na 44 zettabytů. Každou sekundu také vytvoříme 1, 7 megabajtů nových informací pro každou lidskou bytost na planetě.
Jednoduše škrábáme povrch toho, co jsou schopná velká data a strojové učení. Místo toho, aby se zaměřili na své rozdíly, oba se zabývají stejnou otázkou: „Jak se můžeme poučit z dat?“ Na konci dne je důležité pouze to, jak shromažďujeme data a jak se z nich můžeme poučit vytvářet řešení připravená na budoucnost.
Doporučený článek
- Big Data vs Data Science - Jak se liší?
- Zjistěte 10 rozdílu mezi malými daty Vs Big Data
- Vynikající rozdíl mezi statistikami a strojovým učením
- Proč je inovace nejkritičtějším aspektem velkých dat?