Diferenza entre Big Data e Machine Learning

Houbo tantas historias e publicidade en torno aos termos Big Data e aprendizaxe automática e como poden transformar os seus negocios. A miúdo represéntanse como a solución definitiva para todas aquelas cousas que causan problemas ás organizacións. Non é de estrañar que estas sexan as palabras de moda máis faladas nestes días, pero a xente case non entende os matices de cada concepto. Ambos os termos son bastante populares entre as tecnoloxías da nova era e todo, desde a rede social ata as compras en liña, está directamente relacionado co big data e a aprendizaxe automática. O Big Data está relacionado coa computación de alto rendemento mentres que a aprendizaxe automática forma parte da ciencia de datos. Vexamos os dous individualmente.

Que é o Big Data?

Big data é o termo usado para describir os volumes extremadamente grandes de conxuntos de datos procedentes de novas fontes de datos que son demasiado voluminosos e complexos para seren tratados con técnicas convencionais de procesamento de datos. Nalgunhas situacións técnicas, o Big Data significa escala de petabytes, anacos non estruturados de datos extraídos ou xerados desde Internet. O big data é un conxunto de información grande e variado e, coas ferramentas adecuadas, o big data pode ser extremadamente valioso. O termo "big data" parece que se utilizou por primeira vez a finais dos anos 90 e o primeiro traballo académico foi publicado en 2003 por Francis X. Diebolt - "Modelos de factores dinámicos de big data para a medición e previsión de factores macroeconómicos" -, pero o crédito principalmente vai para John Mashey, a primeira persoa que usa o termo "big data". Algunhas tecnoloxías clave e eventos influentes abriron camiño para a era do big data.

Que é a aprendizaxe automática?

Se o Big Data describe a enorme cantidade de datos e información que dispoñemos, a aprendizaxe automática describe o xeito de analizar eses datos. A Aprendizaxe Automática é un subconxunto de Intelixencia Artificial (IA) que usa técnicas estatísticas para dar ás máquinas e aos ordenadores a capacidade de aprender por si mesmos, sen seren programados explícitamente. Aprendizaxe automática significa a capacidade das máquinas para aprender por si soas. Os humanos programan os ordenadores para aprender sen dicirlles que facer. As máquinas aprenden observando os datos. A idea é aprender usando datos existentes e logo atopar valores preditivos de novos datos, baseados en características que se atoparon a través da aprendizaxe. A aprendizaxe automática refírese a algoritmos que aprenden por si mesmos, en función da probabilidade e dos datos, para inferir resultados. Pódese dicir que é un proceso polo que as aplicacións de software aprenden a aumentar a súa precisión para predicir os resultados.

Diferenza entre Big Data e Machine Learning

Terminoloxía

- Big Data é un termo usado para describir os enormes volumes de conxuntos de datos procedentes de novas fontes de datos que son demasiado voluminosos e complexos para seren tratados coas técnicas tradicionais de procesamento de datos. Os grandes datos refírense aos datos que se xeran todos os días a un ritmo rápido e que deben ser procesados, almacenados e analizados para futuras ideas.

A aprendizaxe automática, por outra banda, é a capacidade das máquinas para aprender por si soas a partir dos datos existentes, sen que sexan programadas explícitamente.

Concepto

- O big data é un conxunto de información grande e variado e, coas ferramentas adecuadas, o big data pode ser extremadamente valioso. Os datos grandes refírense a conxuntos grandes e diversos de datos recollidos de diversas fontes, incluíndo redes sociais, Internet das cousas, dispositivos sensoriais, almacenamento na nube, sitios web e moito máis. Os datos recóllense e analízanse para buscar patróns ocultos e outra información útil.

A aprendizaxe automática úsase para atopar patróns que os analistas humanos non ven e que se poden traducir posteriormente en valiosos coñecementos.

Propósito

- O Big Data implica ferramentas de almacenamento, inxestión e extracción de datos como Hadoop. O propósito do Big Data é analizar enormes volumes de datos mediante a identificación de patróns ocultos ou a extracción de información deses datos para proporcionar ideas que leven a mellores decisións e busquen novos modelos de negocio ou para obter unha vantaxe competitiva significativa.

O propósito da aprendizaxe automática é aprender usando datos existentes e logo atopar valores preditivos de novos datos, baseados nas características atopadas a través da aprendizaxe.

Aplicacións

- O Big Data ten numerosas aplicacións empresariais estratéxicas en case todas as verticais da industria, incluíndo asistencia sanitaria, venda polo miúdo, seguros, transporte, comercio electrónico e telecomunicacións. O big data pódese usar para optimizar os procesos e a utilización de activos en tempo real, enriquecer a calidade das solucións do cliente , proporcionar mellores ideas, acelerar o proceso de innovación, etc.

As aplicacións do mundo real de aprendizaxe automática inclúen asistentes virtuais, dispositivos intelixentes, predicións de tráfico e informes meteorolóxicos, videovixilancia, recoñecemento facial, filtrado de malware , visións por ordenador e moito máis.

Big Data vs. Aprendizaxe automática: gráfico de comparación

Resumo de Big Data vs. Machine Learning

En poucas palabras, o Big Data está relacionado coa computación de alto rendemento mentres que a aprendizaxe automática forma parte da ciencia de datos. A idea é obter os datos correctos e usar ordenadores para identificar patróns que os seres humanos non puideron ver ou non poderían atopar anteriormente. Os grandes datos son o proceso de almacenamento, manipulación e análise de datos novos procedentes dunha variedade de fontes de formas novas e eficientes. Se o Big Data describe a enorme cantidade de datos e información que dispoñemos, a aprendizaxe automática describe o xeito de analizar eses datos. A Aprendizaxe Automática é a capacidade das máquinas ou dos ordenadores para aprender dos datos existentes e atopar patróns neses datos que os humanos non conseguiron atopar.

Últimas mensaxes de Sagar Khillar ( ver todo )

Ver máis sobre: ,