Unterschied zwischen Big Data und maschinellem Lernen

Es gab so viele Geschichten und Hype um die Begriffe Big Data und maschinelles Lernen und wie sie Ihre Geschäfte verändern können. Diese werden oft als ultimative Lösung für all jene Dinge dargestellt, die für Organisationen Probleme verursachen. Kein Wunder, dass dies heutzutage die am meisten gesprochenen Schlagworte sind, aber die Leute verstehen die Nuancen jedes Konzepts kaum. Beide Begriffe sind bei New-Age-Technologien sehr beliebt, und alles vom sozialen Netzwerk bis zum Online-Einkauf ist direkt mit Big Data und maschinellem Lernen verbunden. Big Data bezieht sich auf Hochleistungs-Computing, während maschinelles Lernen Teil der Data Science ist. Schauen wir uns die beiden einzeln an.

Was ist Big Data?

Big Data ist der Begriff, der verwendet wird, um die extrem großen Volumina von Datensätzen zu beschreiben, die aus neuen Datenquellen stammen, die zu voluminös und komplex sind, um mit herkömmlichen Datenverarbeitungstechniken behandelt zu werden. In einigen technischen Situationen bedeutet Big Data Petabytes Skala, unstrukturierte Datenbrocken aus dem Internet abgebaut oder generiert. Big Data ist eine Anzahl von Informationen, die groß und unterschiedlich sind. Mit den richtigen Tools können Big Data äußerst wertvoll sein. Der Begriff "Big Data" scheint erstmals Ende der neunziger Jahre verwendet worden zu sein, und das erste akademische Papier wurde 2003 von Francis X veröffentlicht. Diebolt - „Big Data Dynamic Factor -Modelle für die makroökonomische Faktormessung und -prognose“ - aber das Guthaben geht hauptsächlich an John Mashey, die erste Person, die den Begriff „Big Data“ verwendete. Einige Schlüsseltechnologien und einflussreiche Ereignisse haben die Big Data -Ära geebnet.

Was ist maschinelles Lernen?

Wenn Big Data die großen Mengen an Daten und Informationen beschreibt, die uns zur Verfügung stehen, beschreibt maschinelles Lernen die Art und Weise, diese Daten zu analysieren. Maschinelles Lernen ist eine Untergruppe künstlicher Intelligenz (KI), die statistische Techniken verwendet, um Maschinen und Computer die Möglichkeit zu geben, selbst zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen bedeutet die Fähigkeit von Maschinen, alleine zu lernen. Menschen programmieren die Computer, um zu lernen, ohne ihnen zu sagen, was zu tun ist. Maschinen lernen, indem sie sich die Daten ansehen. Die Idee besteht. Maschinelles Lernen bezieht sich auf Algorithmen, die auf der Grundlage der Wahrscheinlichkeit und der Daten selbst lernen, um Ergebnisse zu schließen. Es kann gesagt werden, dass es sich um einen Prozess handelt, durch den Softwareanwendungen lernen, ihre Genauigkeit zu erhöhen, um die Ergebnisse vorherzusagen.

Unterschied zwischen Big Data und maschinellem Lernen

Terminologie

- Big Data ist ein Begriff, der verwendet wird, um die enormen Volumina von Datensätzen zu beschreiben, die aus neuen Datenquellen stammen, die zu voluminös und komplex sind, um mit herkömmlichen Datenverarbeitungstechniken behandelt zu werden. Big Data bezieht sich auf die Daten, die jeden Tag in bahnbrechendem Tempo generiert werden und die für zukünftige Erkenntnisse verarbeitet, gespeichert und analysiert werden müssen.

Maschinelles Lernen hingegen ist die Fähigkeit von Maschinen, selbst aus den vorhandenen Daten zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden.

Konzept

- Big Data ist eine Anzahl von Informationen, die groß und unterschiedlich sind. Mit den richtigen Tools können Big Data äußerst wertvoll sein. Big Data bezieht sich auf die großen, verschiedenen Datenmengen, die aus verschiedenen Quellen gesammelt wurden, einschließlich Social Media, Internet der Dinge, sensorische Geräte, Cloud -Speicher, Websites und mehr. Die Daten werden dann gesammelt und auf versteckte Muster und andere nützliche Informationen analysiert.

Maschinelles Lernen wird verwendet, um Muster zu finden, die menschliche Analysten nicht sehen und später in wertvolle Erkenntnisse übersetzt werden können.

Zweck

- Big Data beinhaltet Speicher-, Einnahme- und Datenextraktionstools wie Hadoop. Der Zweck von Big Data besteht darin, große Datenmengen zu analysieren, indem versteckte Muster identifiziert oder Informationen aus diesen Daten extrahiert werden, um Erkenntnisse zu liefern, die zu besseren Entscheidungen führen und neue Geschäftsmodelle verfolgen oder einen erheblichen Wettbewerbsvorteil erzielen.

Der Zweck des maschinellen Lernens besteht darin, durch die Verwendung vorhandener Daten zu lernen und dann prädiktive Werte neuer Daten zu finden, basierend auf den Funktionen, die durch das Lernen gefunden wurden.

Anwendungen

- Big Data verfügt über zahlreiche strategische Geschäftsanwendungen in fast allen Branchen vertikal, darunter Gesundheitswesen, Einzelhandel, Versicherung, Transport, E-Commerce und Telekommunikation. Big Data kann verwendet werden, um Prozesse und die Nutzung von Asset in Echtzeit zu optimieren, die Qualität der Kundenlösungen zu bereichern, bessere Erkenntnisse zu bieten, Innovationsprozess zu beschleunigen usw.

Zu den realen Anwendungen des maschinellen Lernens gehören virtuelle Assistenten, intelligente Geräte, Verkehrsvorhersagen und Wetterberichterstattung, Videoüberwachung, Gesichtserkennung, Malware -Filterung, Computervisionen und mehr.

Big Data vs. Maschinelles Lernen: Vergleichstabelle

Zusammenfassung von Big Data vs. Maschinelles Lernen

Kurz gesagt, Big Data bezieht sich auf Hochleistungs-Computing, während maschinelles Lernen Teil der Data Science ist. Die Idee ist, die richtigen Daten zu erhalten und Computer zu verwenden, um Muster zu identifizieren, die Menschen nicht sehen oder zuvor nicht finden konnten. Big Data ist der Prozess der Speicherung, Manipulation und Analyse der Daten aus einer Vielzahl von Quellen auf neue und effiziente Weise. Wenn Big Data die großen Mengen an Daten und Informationen beschreibt, die uns zur Verfügung stehen, beschreibt maschinelles Lernen die Art und Weise, diese Daten zu analysieren. Maschinelles Lernen ist die Fähigkeit von Maschinen oder Computern, aus vorhandenen Daten zu lernen und Muster in diesen Daten zu finden, die Menschen nicht gefunden haben.