Différence entre Big Data et Machine Learning
L' analyse des mégadonnées est le processus de collecte et d'analyse du grand volume d'ensembles de données (appelé Big Data) pour découvrir des modèles cachés utiles et d'autres informations comme les choix des clients, les tendances du marché qui peuvent aider les organisations à prendre des décisions commerciales plus éclairées et orientées vers le client. Le Big Data est un terme qui décrit les données caractérisées par 3V: le volume extrême de données, la grande variété de types de données et la vitesse à laquelle les données doivent être traitées. Les mégadonnées peuvent être analysées pour des informations qui conduisent à de meilleures décisions et à des mouvements commerciaux stratégiques.
L'apprentissage automatique est un domaine de l'IA (intelligence artificielle) en utilisant les applications logicielles qui peuvent apprendre à augmenter leur précision pour les résultats attendus. En termes simples, le Machine Learning est le moyen d'enseigner aux ordinateurs comment effectuer des tâches complexes que les humains ne savent pas accomplir. Le domaine de l'apprentissage automatique est si vaste et populaire de nos jours qu'il y a beaucoup d'activités d'apprentissage automatique dans notre vie quotidienne et qu'il deviendra bientôt une partie intégrante de notre routine quotidienne.
Alors, avez-vous remarqué l'une de ces activités d'apprentissage automatique dans votre vie quotidienne?
- Vous connaissez les recommandations de films / émissions que vous obtenez sur Netflix ou Amazon? L'apprentissage automatique le fait pour vous.
- Comment Uber / Ola détermine le prix de votre trajet en taxi? Comment minimisent-ils le temps d'attente une fois que vous hélez une voiture? Comment ces services vous correspondent-ils de manière optimale avec les autres passagers pour minimiser les détours? La réponse à toutes ces questions est l'apprentissage automatique.
- Comment une institution financière peut-elle déterminer si une transaction est frauduleuse ou non? Dans la plupart des cas, il est difficile pour les humains d'examiner manuellement chaque transaction en raison de son volume de transactions quotidien très élevé. Au lieu de cela, l'IA est utilisée pour créer des systèmes qui apprennent des données disponibles pour vérifier quels types de transactions sont frauduleuses.
- Vous êtes-vous déjà demandé quelle est la technologie derrière la voiture Google autonome? Encore une fois, la réponse est l'apprentissage automatique.
Nous savons maintenant ce que sont le Big Data et le Machine Learning, mais pour décider lequel utiliser à quel endroit, nous devons voir la différence entre les deux.
Comparaison directe entre Big Data et Machine Learning
Différences clés entre Big Data et Machine Learning
L'exploration de données et l'apprentissage automatique sont tous deux ancrés dans la science des données. Ils se croisent souvent ou se confondent. Ils se superposent mutuellement et la relation est mieux décrite comme mutualiste. Il est impossible de voir un avenir avec un seul d'entre eux. Mais il existe encore des identités uniques qui les séparent en termes de définition et d'application. Voici un aperçu de certaines des différences entre les mégadonnées et l'apprentissage automatique et comment elles peuvent être utilisées.
- Habituellement, les discussions sur le Big Data incluent les outils de stockage, d'ingestion et d'extraction, généralement Hadoop. Alors que l'apprentissage automatique est un sous-domaine de l'informatique et / ou de l'IA qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre sans être explicitement programmé.
- L'analyse du Big Data comme son nom l'indique est l'analyse du Big Data en découvrant des modèles cachés ou en extrayant des informations. Ainsi, dans l'analyse du Big Data, l'analyse est effectuée sur le Big Data. L'apprentissage automatique, en termes simples, enseigne à une machine comment répondre à des entrées inconnues et donner des résultats souhaitables en utilisant divers modèles d'apprentissage automatique.
- Bien que le Big Data et le Machine Learning puissent être configurés pour rechercher automatiquement des types spécifiques de données et de paramètres et leur relation entre eux, le Big Data ne peut pas voir la relation entre des données existantes avec la même profondeur que le Machine Learning.
- L'analyse de Big Data normale consiste à extraire et à transformer des données pour extraire des informations, qui peuvent ensuite être utilisées pour alimenter un système d'apprentissage automatique afin de faire d'autres analyses pour prédire les résultats de sortie.
- Le Big Data a davantage à voir avec le calcul haute performance, tandis que le Machine Learning fait partie de la science des données.
- L'apprentissage automatique effectue des tâches où l'interaction humaine n'a pas d'importance. Alors que l'analyse des mégadonnées comprend la structure et la modélisation des données, ce qui améliore le système de prise de décision et nécessite donc une interaction humaine.
Tableau comparatif Big Data vs Machine Learning
Je discute des artefacts majeurs et fais la distinction entre Big Data et Machine Learning
| Base de comparaison | Big Data | Apprentissage automatique |
| Utilisation des données | Les mégadonnées peuvent être utilisées à diverses fins, notamment la recherche financière, la collecte de données sur les ventes, etc. | L'apprentissage automatique est la technologie derrière les voitures autonomes et les moteurs de recommandation avancés. |
| Fondements de l'apprentissage | L'analyse des mégadonnées tire parti des informations existantes pour rechercher des modèles émergents qui peuvent aider à façonner nos processus de prise de décision. | D'un autre côté, l'apprentissage automatique peut apprendre des données existantes et fournir les bases requises pour qu'une machine puisse s'auto-enseigner. |
| La reconnaissance de formes | L'analyse des mégadonnées peut révéler certains modèles grâce à des classifications et à une analyse de séquence. | Cependant, l'apprentissage automatique prend une longueur d'avance sur ce concept en utilisant les mêmes algorithmes que l'analyse des mégadonnées utilise pour apprendre automatiquement des données collectées. |
| Volume de données | Les mégadonnées comme son nom l'indique ont tendance à s'intéresser aux ensembles de données à grande échelle où le problème concerne le grand volume de données. | ML a tendance à être plus intéressé par les petits ensembles de données où le sur-ajustement est le problème |
| Objectif | Le but du Big Data est de stocker un grand volume de données et de découvrir le modèle dans les données | Le but de l'apprentissage automatique est d'apprendre à partir de données formées et de prévoir ou d'estimer les résultats futurs. |
L'avenir du Big Data par rapport à l'apprentissage automatique
D'ici 2020, notre univers numérique de données accumulé passera de 4, 4 zettaoctets à 44 zettaoctets, comme l'a rapporté Forbes. Nous créerons également 1, 7 mégaoctets de nouvelles informations chaque seconde pour chaque être humain sur la planète.
Nous ne faisons qu'effleurer la surface de ce dont les mégadonnées et l'apprentissage automatique sont capables. Au lieu de se concentrer sur leurs différences, ils se préoccupent tous les deux de la même question: «Comment pouvons-nous apprendre des données?» En fin de compte, la seule chose qui importe est de savoir comment collecter les données et comment en tirer créer des solutions d'avenir.
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