Perbezaan antara data besar dan pembelajaran mesin

Terdapat banyak cerita dan gembar -gembur di sekitar istilah data besar dan pembelajaran mesin, dan bagaimana mereka dapat mengubah perniagaan anda. Ini sering digambarkan sebagai penyelesaian utama kepada semua perkara yang menyebabkan masalah bagi organisasi. Tidak hairanlah ini adalah kata kunci yang paling banyak dibincangkan pada hari ini, tetapi orang tidak memahami nuansa setiap konsep. Kedua-dua istilah ini cukup popular di kalangan teknologi usia baru dan segala-galanya dari rangkaian sosial ke belanja dalam talian secara langsung dikaitkan dengan data besar dan pembelajaran mesin. Data Besar berkaitan dengan pengkomputeran berprestasi tinggi manakala pembelajaran mesin adalah sebahagian daripada sains data. Marilah kita melihat kedua -duanya secara individu.

Apa itu Data Besar?

Data Besar adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan jumlah set data yang sangat besar yang datang dari sumber data baru yang terlalu besar dan kompleks untuk ditangani dengan teknik pemprosesan data konvensional. Dalam beberapa situasi teknikal, data besar bermaksud skala petabytes, potongan data yang tidak berstruktur yang ditambang atau dihasilkan dari internet. Big Data adalah badan maklumat yang besar dan bervariasi, dan dengan alat yang betul, data besar boleh menjadi sangat berharga. Istilah 'Big Data' nampaknya telah pertama kali digunakan pada akhir 1990 -an dan kertas akademik pertama diterbitkan pada tahun 2003, oleh Francis X. Diebolt - "Model Faktor Dinamik Data Besar untuk Pengukuran dan Peramalan Faktor Makroekonomi" - tetapi kreditnya kebanyakannya pergi ke John Mashey, orang pertama yang menggunakan istilah "data besar". Beberapa teknologi utama dan peristiwa berpengaruh telah membuka jalan untuk era data besar.

Apa itu Pembelajaran Mesin?

Sekiranya Big Data menerangkan sejumlah besar data dan maklumat yang kami pelupuskan, pembelajaran mesin menerangkan cara untuk menganalisis data tersebut. Pembelajaran Mesin adalah subset kecerdasan buatan (AI) yang menggunakan teknik statistik untuk memberi mesin dan komputer keupayaan untuk belajar sendiri, tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin bermaksud keupayaan mesin untuk belajar sendiri. Manusia memprogram komputer untuk belajar tanpa memberitahu mereka apa yang harus dilakukan. Mesin belajar dengan melihat data. Idea ini adalah untuk belajar dengan menggunakan data sedia ada dan kemudian mencari nilai ramalan data baru, berdasarkan ciri -ciri yang ditemui melalui pembelajaran. Pembelajaran mesin merujuk kepada algoritma yang belajar sendiri, berdasarkan kebarangkalian dan data, untuk membuat keputusan. Boleh dikatakan bahawa, ia adalah satu proses di mana aplikasi perisian belajar untuk meningkatkan ketepatan mereka untuk meramalkan hasil.

Perbezaan antara data besar dan pembelajaran mesin

Terminologi

- Data Besar adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan jumlah besar set data yang datang dari sumber data baru yang terlalu besar dan kompleks untuk ditangani dengan teknik pemprosesan data tradisional. Data Besar merujuk kepada data yang dihasilkan setiap hari pada kadar break-neck, dan yang perlu diproses, disimpan, dan dianalisis untuk pandangan masa depan.

Pembelajaran mesin, sebaliknya, adalah keupayaan mesin untuk belajar sendiri dari data yang ada, tanpa diprogramkan secara eksplisit.

Konsep

- Big Data adalah badan maklumat yang besar dan bervariasi, dan dengan alat yang betul, data besar boleh menjadi sangat berharga. Data Besar merujuk kepada set data yang besar dan pelbagai yang dikumpulkan dari pelbagai sumber, termasuk media sosial, Internet Perkara, peranti deria, penyimpanan awan, laman web dan banyak lagi. Data kemudian dikumpulkan dan dianalisis untuk corak tersembunyi dan maklumat berguna lain.

Pembelajaran Mesin digunakan untuk mencari corak yang tidak dapat dilihat oleh penganalisis manusia, dan yang kemudiannya dapat diterjemahkan ke dalam pandangan berharga.

Tujuan

- Data besar melibatkan penyimpanan, pengambilan, dan alat pengekstrakan data seperti Hadoop. Tujuan data besar adalah untuk menganalisis jumlah data yang besar dengan mengenal pasti corak tersembunyi atau mengekstrak maklumat dari data tersebut untuk memberikan gambaran yang membawa kepada keputusan yang lebih baik dan meneruskan model perniagaan baru atau untuk mendapatkan kelebihan daya saing yang signifikan.

Tujuan pembelajaran mesin adalah untuk belajar dengan menggunakan data sedia ada dan kemudian mencari nilai ramalan data baru, berdasarkan ciri -ciri yang terdapat melalui pembelajaran.

Aplikasi

- Data Besar mempunyai banyak aplikasi perniagaan strategik di hampir setiap industri menegak, termasuk penjagaan kesihatan, runcit, insurans, pengangkutan, e-dagang, dan telekomunikasi. Data Besar boleh digunakan untuk mengoptimumkan proses dan penggunaan aset dalam masa nyata, memperkayakan kualiti penyelesaian pelanggan, memberikan pandangan yang lebih baik, mempercepat proses inovasi, dan lain-lain.

Aplikasi dunia sebenar pembelajaran mesin termasuk pembantu maya, peranti pintar, ramalan lalu lintas dan pelaporan cuaca, pengawasan video, pengiktirafan wajah, penapisan malware, penglihatan komputer, dan banyak lagi.

Data besar vs. Pembelajaran Mesin: Carta Perbandingan

Ringkasan Data Besar vs. Pembelajaran Mesin

Ringkasnya, data besar berkaitan dengan pengkomputeran berprestasi tinggi manakala pembelajaran mesin adalah sebahagian daripada sains data. Idea ini mendapat data yang betul dan menggunakan komputer untuk mengenal pasti corak yang gagal dilihat oleh manusia atau tidak dapat dijumpai sebelumnya. Data Besar adalah proses menyimpan, memanipulasi, dan menganalisis data yang datang dari pelbagai sumber dengan cara yang baru dan cekap. Sekiranya Big Data menerangkan sejumlah besar data dan maklumat yang kami pelupuskan, pembelajaran mesin menerangkan cara untuk menganalisis data tersebut. Pembelajaran mesin adalah keupayaan mesin atau komputer untuk belajar dari data sedia ada dan mencari corak dalam data yang manusia gagal mencari.