Razlika med velikimi podatki in strojnim učenjem
Analiza velikih podatkov je postopek zbiranja in analiziranja velikega obsega podatkovnih nizov (imenovanih Big Data) za odkrivanje uporabnih skritih vzorcev in drugih informacij, kot so izbira strank, tržni trendi, ki lahko pomagajo organizacijam pri sprejemanju bolj informiranih in k strankam usmerjenih poslovnih odločitev. Veliki podatki so izraz, ki opisuje podatke, za katere so značilni 3V: izjemna količina podatkov, velika raznolikost vrst podatkov in hitrost obdelave podatkov. Veliki podatki se lahko analizirajo na vpogled, ki vodijo do boljših odločitev in strateških poslovnih potez.
Strojno učenje je področje AI (Artificial Intelligence), s pomočjo katerega se programske aplikacije lahko naučijo povečati njihovo natančnost za pričakovane rezultate. Strokovno povedano je strojno učenje izobraževanje računalnikov o tem, kako lahko izvajajo zapletene naloge, ki jih ljudje ne vedo. Področje strojnega učenja je v teh dneh tako obsežno in priljubljeno, da se v našem vsakdanjem življenju dogaja veliko dejavnosti strojnega učenja in kmalu bo postalo sestavni del naše vsakodnevne rutine.
Ste torej v vsakdanjem življenju opazili katero od teh dejavnosti strojnega učenja?
- Poznate tista priporočila za filme / oddaje, ki jih dobite na Netflixu ali Amazonu? Strojno učenje to naredi za vas.
- Kako Uber / Ola določa ceno vožnje s taksijem? Kako zmanjšajo čas čakanja, ko vozite avto? Kako se te storitve optimalno ujemajo z drugimi potniki in tako zmanjšajo obvoz? Odgovor na vsa ta vprašanja je strojno učenje.
- Kako lahko finančna institucija ugotovi, ali je transakcija lažna ali ne? Ljudje v večini primerov težko ročno pregledajo vsako transakcijo zaradi zelo velikega dnevnega obsega transakcij. Namesto tega se AI uporablja za ustvarjanje sistemov, ki se iz razpoložljivih podatkov učijo za preverjanje, katere vrste transakcij so lažne.
- Ste se kdaj vprašali, kakšna je tehnologija za samostojno vožnjo Googlovega avtomobila? Ponovno je odgovor strojno učenje.
Zdaj vemo, kaj je Big Data v primerjavi z strojnim učenjem, toda odločiti se bomo, katero uporabiti na katerem mestu moramo videti razliko med obema.
Primerjava med podatki o velikih podatkih in strojnem učenju
Ključne razlike med velikim podatkom v primerjavi s strojnim učenjem
Tako rudarjenje podatkov kot strojno učenje sta ukoreninjeni v podatkovni znanosti. Pogosto se sekajo ali mešajo med seboj. Drug drugemu nadomeščajo dejavnosti in odnos najbolje opišejo kot medsebojni. Pri samo eni od njih je nemogoče videti prihodnosti. A še vedno obstaja nekaj edinstvenih identitet, ki jih ločujejo v smislu opredelitve in uporabe. Tu je prikaz nekaterih razlik med velikimi podatki in strojnim učenjem ter kako jih je mogoče uporabiti.
- Ponavadi razprave o velikih podatkih vključujejo orodja za shranjevanje, zaužitje in odvzemanje, običajno Hadoop. Medtem ko je strojno učenje podpolje računalništva in / ali AI, ki računalnikom omogoča učenje, ne da bi bilo izrecno programirano.
- Velika analitika podatkov, kot že ime pove, je analiza velikih podatkov z odkrivanjem skritih vzorcev ali pridobivanjem informacij iz njih. Torej, pri analitiki velikih podatkov analiza poteka na velikih podatkih. Strojno učenje z enostavnimi besedami uči stroj, kako se z različnimi modeli strojnega učenja odziva na neznane vnose in daje zaželene rezultate.
- Čeprav je tako velike podatke kot strojno učenje mogoče nastaviti tako, da samodejno iščejo določene vrste podatkov in parametrov, njihov odnos med njimi pa veliki podatki ne vidijo povezave med obstoječimi kosi podatkov z enako globino, kot jo lahko strojno učenje.
- Običajna analitika velikih podatkov temelji na pridobivanju in preoblikovanju podatkov za pridobivanje informacij, ki jih lahko nato uporabimo za dovajanje v sistem strojnega učenja, da bi naredili nadaljnjo analitiko za napovedovanje rezultatov.
- Veliki podatki imajo več opravka z visokozmogljivim računalništvom, medtem ko je strojno učenje del Data Science.
- Strojno učenje izvaja naloge, pri katerih človeška interakcija ni pomembna. Medtem ko analiza velikih podatkov vključuje strukturo in modeliranje podatkov, kar izboljšuje sistem odločanja, zato je potrebna človekova interakcija.
Primerjalna tabela velikih podatkov v primerjavi s strojnim učenjem
Razpravljam o pomembnih artefaktih in ločim med velikimi podatki in strojnim učenjem
| Osnove za primerjavo | Veliki podatki | Strojno učenje |
| Uporaba podatkov | Veliki podatki se lahko uporabljajo za različne namene, vključno s finančnimi raziskavami, zbiranjem prodajnih podatkov itd. | Strojno učenje je tehnologija, ki stoji za samovožnimi avtomobili in motorji za predhodna priporočila. |
| Temelji za učenje | Analiza velikih podatkov iz obstoječih informacij potegne iskati nove vzorce, ki nam lahko pomagajo pri oblikovanju naših odločitev. | Po drugi strani pa se strojno učenje lahko uči iz obstoječih podatkov in zagotavlja temelje, ki jih stroj lahko sam uči. |
| Prepoznavanje vzorcev | Analiza velikih podatkov lahko razkrije nekatere vzorce s pomočjo klasifikacij in analize zaporedja. | Vendar strojno učenje naredi ta koncept korak naprej z uporabo istih algoritmov, ki jih analitika velikih podatkov uporablja za samodejno učenje iz zbranih podatkov. |
| Obseg podatkov | Veliki podatki, kot pove že ime, so ponavadi zainteresirani za obsežne nabore podatkov, kjer se težava spopada z veliko količino podatkov. | ML ponavadi bolj zanimajo majhne zbirke podatkov, pri katerih je težava prekomerna namestitev |
| Namen | Namen velikih podatkov je shranjevanje velike količine podatkov in iskanje podatkov v vzorcu | Namen strojnega učenja je učenje na podlagi usposobljenih podatkov in napovedovanje ali ocena prihodnjih rezultatov. |
Prihodnost velikih podatkov v primerjavi s strojnim učenjem
Do leta 2020 se bo naše nabrano digitalno vesolje podatkov povečalo s 4, 4 zettabajtov na 44 zettabajtov, kot poroča Forbes. Prav tako bomo ustvarili 1, 7 megabajta novih informacij vsako sekundo za vsakega človeka na planetu.
Samo praskamo po tem, česa so sposobni veliki podatki in strojno učenje. Namesto, da bi se osredotočali na svoje razlike, se oba ukvarjata z istim vprašanjem: "Kako se lahko učimo iz podatkov?" Na koncu dneva je pomembno le to, kako zbiramo podatke in kako se lahko iz njih učimo zgraditi rešitve, pripravljene v prihodnosti.
Priporočeni članek
- Big Data vs Data Science - kako se razlikujejo?
- Ugotovite 10 razlik med velikimi podatki majhnih podatkov
- Odlična razlika med statistiko in strojnim učenjem
- Zakaj je inovacija najbolj kritičen vidik velikih podatkov?