Erinevus suurandmete ja masinõppe vahel
Suurandmete analüüs on suure hulga andmekogumite (nn suurandmed) kogumine ja analüüsimine, et avastada kasulikke varjatud mustreid ja muud teavet, näiteks klientide valikud, turusuundumused, mis võivad aidata organisatsioonidel teha teadlikumaid ja kliendikeskseid äriotsuseid. Suurandmed on mõiste, mis kirjeldab andmeid, mida iseloomustab 3 V: andmete äärmine maht, andmetüüpide lai valik ja andmete töötlemise kiirus. Suurandmeid saab analüüsida teadmiste saamiseks, mis viivad paremate otsuste ja strateegiliste ärikäikudeni.
Masinõpe on tehisintellekti (AI) valdkond, mille abil tarkvararakendused saavad õppida oma tulemuste täpsuse suurendamiseks. Võõra inimese sõnul on masinõpe viis arvutite õpetamiseks keerukate ülesannete täitmiseks, mida inimesed ei tea. Masinõppe väli on nendel päevadel nii ulatuslik ja populaarne, et meie igapäevaelus toimub palju masinõppega seotud tegevusi ja varsti saab sellest lahutamatu osa meie igapäevasest rutiinist.
Niisiis, kas olete oma igapäevaelus märganud mõnda neist masinõppe tegevustest?
- Kas teate neid filmi- / saatesoovitusi, mida saate Netflixi või Amazoni kaudu? Masinõpe teeb selle teie jaoks.
- Kuidas Uber / Ola teie kabiinisõidu hinna määrab? Kuidas need minimeerivad ooteaja, kui olete autoga rahule saanud? Kuidas sobivad need teenused optimaalselt teiste reisijatega, et ümbersõite minimeerida? Kõigile neile küsimustele on vastus masinõpe.
- Kuidas saab finantseerimisasutus kindlaks teha, kas tehing on petlik või mitte? Enamikul juhtudest on inimestel keeruline iga tehingut käsitsi üle vaadata, kuna selle tehingute maht on väga suur. Selle asemel kasutatakse AI-d süsteemide loomiseks, mis õpivad olemasolevatest andmetest, et kontrollida, mis tüüpi tehingud on pettused.
- Kas olete kunagi mõelnud, milline on tehnoloogia isesõitva Google'i auto taga? Jällegi on vastus masinõpe.
Nüüd teame, mis on suurandmed vs masinõpe, kuid selleks, et otsustada, millist neist kasutada, peame nägema nende kahe erinevust.
Suurte andmete ja masinõppe võrdlus ühest otsast teise
Peamised erinevused suurandmete ja masinõppe vahel
Nii andmete kaevandamine kui ka masinõpe on juurdunud andmeteaduses. Nad ristuvad sageli või on omavahel segamini. Nad asetsevad üksteise tegevuses üksteise peal ja suhet kirjeldatakse kõige paremini vastastikku. Ainult ühega neist on võimatu tulevikku näha. Kuid ikkagi on mõned unikaalsed identiteedid, mis eristavad neid määratluse ja rakenduse osas. Siin on ülevaade mõningatest erinevustest suurandmete ja masinõppe vahel ning nende kasutamisest.
- Tavaliselt hõlmavad suurandmete arutelud salvestus-, sissevõtmis- ja ekstraheerimistööriistu, tavaliselt Hadoopi. Masinõpe on arvutiteaduse ja / või AI alamväli, mis annab arvutitele võimaluse õppida ilma selgesõnaliselt programmeerimata.
- Suurandmete analüüs, nagu nimigi viitab, on suurandmete analüüs peidetud mustrite avastamise või neist teabe hankimise kaudu. Niisiis, suurandmete analüüsimisel toimub analüüs suurandmetega. Masinõpe tähendab lihtsas sõnastuses masina õpetamist tundmatutele sisenditele reageerimiseks ja soovitavate väljundite andmiseks, kasutades erinevaid masinõppe mudeleid.
- Ehkki nii suurandmeid kui ka masinõpet saab seada teatud tüüpi andmete ja parameetrite automaatseks otsimiseks ning nende seos nende vahel ei näe suurandmed suhet olemasolevate andmete vahel sama sügavusega, mida masinõpe suudab.
- Tavaline suurandmete analüüsi eesmärk on andmete eraldamine ja teisendamine teabe eraldamiseks, mida saab seejärel kasutada masinõppe süsteemi sisestamiseks, et väljundtulemuste ennustamiseks täiendavat analüüsi teha.
- Suured andmed on seotud suure jõudlusega andmetöötlusega, samal ajal kui masinõpe on osa andmeteadusest.
- Masinõpe täidab ülesandeid, kus inimese suhtlemisel pole tähtsust. Kui suurandmete analüüs hõlmab andmete struktuuri ja modelleerimist, mis täiustab otsussüsteemi, nõuavad seepärast inimeste suhtlemist.
Suurte andmete ja masinõppe võrdlustabel
Arutlen peamiste esemete üle ja eristan suurandmeid vs masinõpet
| Võrdluse alus | Suured andmed | Masinõpe |
| Andmete kasutamine | Suurandmeid saab kasutada erinevatel eesmärkidel, sealhulgas finantsuuringuteks, müügiandmete kogumiseks jne. | Masinõpe on isesõitvate autode ja eelnevate soovituste mootorite taga olev tehnoloogia. |
| Õppe alused | Suurandmete analüütika tõmbab olemasolevat teavet otsima tekkivaid mustreid, mis võivad aidata kujundada meie otsustusprotsesse. | Teisest küljest saab masinõppes olemasolevatest andmetest õppida ja luua aluse, mis on vajalik masina enda õpetamiseks. |
| Mustrituvastus | Suurandmete analüüs võib klassifikatsioonide ja järjestuste analüüsi abil paljastada mõned mustrid. | Masinõpe viib selle kontseptsiooni siiski sammu võrra edasi, kasutades samu algoritme, mida suurandmete analüütika kasutab kogutud andmete automaatseks õppimiseks. |
| Andmete maht | Suured andmed, nagu nimigi viitab, kipuvad huvi tundma suuremahuliste andmekogumite vastu, kus probleem on seotud suure andmemahuga. | ML-i kipuvad rohkem huvitama väikesed andmekogumid, kus probleemiks on liigne sobitamine |
| Eesmärk | Suurandmete eesmärk on salvestada suures mahus andmeid ja välja selgitada andmete muster | Masinõppe eesmärk on õppida koolitatud andmetest ja ennustada või hinnata tulevasi tulemusi. |
Suurandmete ja masinõppe tulevik
Forbes teatas, et aastaks 2020 kasvab meie akumuleeritud digitaalne universum 4, 4 zettabytist 44 zettabyyt-ni. Samuti loome 1, 7 megabaidi uut teavet iga sekundi kohta iga inimese kohta planeedil.
Me kriimustame lihtsalt pinda, milleks suurandmed ja masinõpe on võimelised. Selle asemel, et keskenduda erinevustele, muretsevad nad mõlemad ühe ja sama küsimuse üle: „Kuidas me saame andmetest õppida?“ Päeva lõpus on oluline vaid see, kuidas me andmeid kogume ja kuidas me saame neist õppida ehitada tulevikuks valmis lahendusi.
Soovitatav artikkel
- Suurandmed vs andmeteadus - kuidas nad erinevad?
- Uurige 10 erinevust väikeste andmete ja suurte andmete vahel
- Suurepärane erinevus statistika ja masinõppe vahel
- Miks on innovatsioon suurandmete kõige kriitilisem aspekt?