Differenza tra Big Data e Machine Learning

Ci sono state così tante storie e hype che circonda i termini Big Data e Machine Learning, e come possono trasformare le vostre imprese. Questi sono spesso dipinti come l'ultima soluzione per tutte quelle cose che causare problemi per le organizzazioni. Non c'è da stupirsi questi sono i più chiacchierati parole d'ordine in questi giorni, ma la gente fatica a capire le sfumature di ogni concetto. Entrambi i termini sono molto popolari tra le tecnologie new-age e tutto, dai social network per lo shopping online è direttamente collegato con i grandi dati e apprendimento automatico. Big Data è legato alla alto-Performance Computing, mentre l'apprendimento automatico è una parte del Science Data. Vediamo i due individualmente.

Cosa sono i Big Data?

Grande dati è il termine utilizzato per descrivere i volumi estremamente grandi di insiemi di dati provenienti da nuove fonti di dati che sono troppo voluminosa e complessa da trattare elaborazione dati tecniche convenzionali. In alcune situazioni tecniche, grandi mezzi di dati petabyte scala, pezzi strutturati di dati estratti o generati da Internet. Big Data è un insieme di informazioni che è ampia e varia, e con gli strumenti giusti, big data può essere estremamente utile. appare 'big data' Il termine per prima sono stati utilizzati alla fine del 1990 e il primo documento accademico è stato pubblicato nel 2003, di Francis X. Diebolt - “Modelli Big Data fattore dinamico per macroeconomico Factor Misurazione e Forecasting” - ma il credito per lo più va a John Mashey, la prima persona a usare il termine “big data”. Alcune tecnologie chiave e gli eventi influenti hanno spianato la strada per la grande epoca dei dati.

Che cos'è l'apprendimento automatico?

Se Big Data descrive le enormi quantità di dati e le informazioni a nostra disposizione, machine learning descrive il modo di analizzare i dati. Machine Learning è un sottoinsieme di Intelligenza Artificiale (AI) che utilizza tecniche statistiche per dare macchine e computer la possibilità di imparare da soli, senza essere esplicitamente programmato. machine learning significa la capacità di macchine per imparare da soli. Gli esseri umani programmare i computer per imparare senza dire loro cosa fare. Macchine per imparare, cercando in dati. L' idea è di imparare utilizzando i dati esistenti e poi per trovare i valori predittivi di nuovi dati, basati su caratteristiche che sono stati trovati attraverso l'apprendimento. Apprendimento automatico si riferisce a algoritmi che imparare da soli, sulla base di probabilità e dei dati, ai risultati Infer. Si può dire che, si tratta di un processo attraverso il quale le applicazioni software imparano ad aumentare la loro accuratezza al fine di prevedere i risultati.

Differenza tra Big Data e Machine Learning

Terminologia

- Big Data è un termine usato per descrivere gli enormi volumi di insiemi di dati provenienti da nuove fonti di dati che sono troppo voluminoso e complesso per essere affrontato con l'elaborazione dei dati tradizionali tecniche. Grandi i dati si riferiscono ai dati che vengono generati ogni giorno a rotta di collo ritmo, e che deve essere lavorata, conservata e analizzata per approfondimenti futuri.

Machine Learning, d'altra parte, è la capacità di macchine per imparare da soli dai dati esistenti, senza essere esplicitamente programmato.

Concetto

- Big dati è un insieme di informazioni che è ampia e varia, e con gli strumenti giusti, big data può essere estremamente utile. Big Data si riferisce ai grandi, diversi insiemi di dati raccolti da una varietà di fonti, tra cui social media, Internet of Things, dispositivi sensoriali, cloud storage, siti web e altro ancora. I dati vengono poi raccolti e analizzati per i modelli nascosti e altre informazioni utili.

Machine Learning viene utilizzato per trovare i modelli che gli analisti umani non riescono a vedere, e che può essere poi tradotto in informazioni preziose.

Scopo

- Big Data comporta lo stoccaggio, l'ingestione, e strumenti di estrazione dati come Hadoop. Lo scopo di Big Data è quello di analizzare enormi volumi di dati, individuando modelli nascosti o estrarre informazioni da tali dati per fornire intuizioni che portano a decisioni migliori e perseguono nuovi modelli di business o per ottenere un vantaggio competitivo significativo.

Lo scopo di machine learning è quello di imparare utilizzando i dati esistenti e poi per trovare i valori predittivi di nuovi dati, sulla base delle caratteristiche che si trovano attraverso l'apprendimento.

Applicazioni

- dati Grandi ha numerose applicazioni aziendali strategiche attraverso quasi tutti i settori verticali, tra cui sanità, vendita al dettaglio, l'assicurazione, il trasporto, e-commerce, e le telecomunicazioni. Grandi i dati possono essere utilizzati per i processi di ottimizzazione e l'utilizzo delle risorse in tempo reale, di qualità arricchisce di clienti soluzioni, fornire intuizioni migliori, accelerare il processo di innovazione, ecc

Applicazioni reali di apprendimento automatico sono assistenti virtuali, dispositivi intelligenti, le previsioni di traffico e di reporting tempo, videosorveglianza, riconoscimento facciale, il malware di filtraggio, visioni di computer e altro ancora.

Big Data vs Machine Learning: Tabella di confronto

Sintesi dei Big Data vs Machine Learning

In poche parole, Big Data è legato alla alto-Performance Computing, mentre l'apprendimento automatico è una parte del Science Data. L'idea è ottenere i dati corretti e utilizzare i computer per identificare i modelli che gli esseri umani non sono riusciti a vedere o non poteva trovare in precedenza. Big dati è il processo di memorizzazione, manipolare e analizzare i dati provenienti da una varietà di fonti in modi nuovi ed efficienti. Se Big Data descrive le enormi quantità di dati e le informazioni a nostra disposizione, machine learning descrive il modo di analizzare i dati. Machine Learning è la capacità di macchine o computer per imparare dai dati esistenti e trovare modelli in quei dati che gli esseri umani non sono riusciti a trovare.

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