La différence entre le Big Data et le Machine Learning

Les données animent les organisations modernes à travers le monde, alors ne soyez pas surpris si j'appelle ce monde un monde axé sur les données. Les entreprises d'aujourd'hui doivent en grande partie leur succès à relier l'économie scientifique à celle de la science. Le volume, la variété et la vitesse des données reçues ont augmenté de façon exponentielle. La façon dont une organisation définit sa stratégie de données et son approche pour analyser et utiliser les données existantes différera considérablement dans sa capacité à concurrencer dans le futur monde des données. Puisqu'il y a tellement de choix disponibles sur le marché de l'analyse de données en ce moment, comment cette approche inclut-elle les choix que les organisations doivent créer pour utiliser? Quelle technologie utiliser et ainsi de suite. L'une de ces approches est l'alternative entre le Big Data et le Machine Learning.

L'analyse des mégadonnées est qu'un moyen de collecter et d'analyser de grands volumes de collections {d'informations} (telles que les sélections de clients, les tendances du marché) pour obtenir des informations utiles et différents types de données peut aider les organisations à créer beaucoup de sagesse. va aider. choix d'affaires intelligents.

Les mégadonnées signifient des données caractérisées par 3 V: surcharge de données, diversité des types de données et vitesse à laquelle les données doivent être traitées. Les mégadonnées sont souvent analysées pour rechercher des informations qui mènent à la sélection et au comportement stratégique des entreprises.

L'apprentissage automatique peut être un domaine de l'IA (intelligence artificielle), où le package apprend à analyser le logiciel et à améliorer sa précision pour les résultats attendus. Dans Layman, le Machine Learning consiste à apprendre aux ordinateurs à effectuer des tâches complexes que les gens ne savent pas faire.

Le domaine de l'apprentissage automatique est encore si répandu et populaire qu'il existe de nombreuses activités d'apprentissage automatique dans notre vie quotidienne qui deviendront bientôt une partie intégrante de notre vie quotidienne. Alors, avez-vous remarqué quelque chose sur cet apprentissage automatique dans votre vie quotidienne?

  • Connaissez-vous les mêmes recommandations de films / émissions que vous obtenez sur Netflix ou Amazon? L'apprentissage automatique peut vous y aider.
  • Comment Uber / Ola vérifie la valeur de votre trajet en taxi? Comment cela réduit-il le temps que vous attendez pour votre voiture? Comment ces services peuvent-ils vous convenir le mieux avec différents passagers pour réduire ces types de services? La réponse à ces questions ou à d'autres est "Machine Learning".
  • Comment l'institution vérifie-t-elle si la relation est inadéquate? Dans la plupart des cas, il est très difficile pour les gens d'examiner manuellement toute transaction due à la charge de travail quotidienne élevée. Au lieu de cela, l'IA est utilisée pour construire des systèmes pour récupérer des informations à partir des données existantes pour voir quel domaine d'opérations y discrédite.
  • Saviez-vous quelle technologie se cache derrière la voiture Google autonome? La réponse est à nouveau: l'apprentissage automatique.

Maintenant, nous savons tous quelle est la taille de l'unité de Machine Learning Area, mais nous devons voir la différence entre les deux pour décider laquelle utiliser.

Big Data et plus d'informations

Différences clés entre Big Data et Machine Learning

Le domaine du traitement des données et de l'apprentissage automatique ne fonctionne pas non plus en informatique. Ils sont souvent confondus entre eux ou se transforment en une unité territoriale. Ils se basent sur les activités des uns et des autres, et donc la relation est au mieux imbriquée. Il est impossible de vérifier l'avenir avec l'un d'eux. Cependant, il existe des caractéristiques uniques qui les distinguent du point de vue de leur utilisation et de leur application. Nous examinons ici un certain nombre de différences entre les mégadonnées et les façons d'apprendre et d'utiliser les machines.

1. En règle générale, les discussions sur les mégadonnées impliquent généralement des outils de stockage, de récupération et d'extraction Hadoop. L'apprentissage automatique concerne l'informatique et / ou l'IA, permettant aux ordinateurs d'apprendre sans programmation précise. 2. Une analyse des mégadonnées, comme son nom l'indique, en analysant les mégadonnées ou en trouvant des modèles cachés ou en obtenant des informations. Donc, dans l'analyse du Big Data, l'analyse du Big Data est terminée. L'apprentissage automatique, en termes simples, enseigne comment répondre à des entrées inconnues et produire les résultats souhaités en utilisant différents modèles d'apprentissage automatique.

3. Bien que les données volumineuses et les paramètres lisibles par ordinateur puissent être configurés pour rechercher automatiquement des types spécifiques de données et de paramètres et leur interconnexion, les données disponibles sont disponibles. On ne voit pas la pertinence du machine learning avec une profondeur continue entre les données.

4. L'analyse simple de Big Data est une collection de données qui peuvent être collectées et transformées pour récupérer des données et peuvent ensuite être transférées vers un système d'apprentissage automatique pour une analyse plus approfondie afin de prédire les résultats. .

5. Les performances du Big Data sont associées au calcul haute performance et le Machine Learning fait partie de la science des données.

6. L'apprentissage automatique effectue des tâches qui ne sont pas pertinentes pour les interactions humaines. Cependant, une énorme analyse de données implique une structure de données et une modélisation qui améliorent le système de prise de décision et nécessitent donc une interaction humaine.

L'avenir du Big Data contre l'apprentissage automatique

Selon Forbes, d'ici 2020, notre monde d'informations numériques collectées peut passer de 4,4 à 44 zettaoctets. Nous produisons 1,7 mégabits par seconde pour chaque personne sur la planète.

Nous ne faisons que frotter la surface, capable d'une énorme zone de données et de machine learning. Au lieu de se spécialiser dans le changement, ils se posent tous les deux la même question: «Comment pouvons-nous apprendre des données? «Au sommet de la journée, la seule chose qui compte pour nous est la collecte de données et nous en apprenons comment trouver des solutions prêtes à l'avenir.

#Hadoop #BigData #BigDataAnalytics # programmeurs #bigdatatraining #etlhive #Analytics #DataAnalytics #DataScience #DataAnalytics #DataScientist #DataScientists #DeepLearning #hive #Cloudera #Pig #SQOonId