Było tak wiele historii i szumu wokół terminów Big Data i Machine Learning, i jak mogą one przekształcić swoje firmy. Są one często przedstawiane jako ostateczne rozwiązanie wszystkich tych rzeczy, które powodują problemy dla organizacji. Nic dziwnego, że są to najbardziej dyskutowane buzzwords te dni, ale ludzie ledwo rozumieją niuanse każdej koncepcji. Oba terminy są dość popularne wśród technologii nowego wieku i wszystko, od sieci społecznościowych do zakupów online, jest bezpośrednio związane z big data i uczeniem maszynowym. Big Data jest związana z High-Performance Computing, podczas gdy uczenie maszynowe jest częścią Data Science. Przyjrzyjmy się tym dwóm z osobna.

Co to jest Big Data?

Big data to termin używany do opisania niezwykle dużych ilości zbiorów danych pochodzących z nowych źródeł danych, które są zbyt obszerne i złożone, aby można je było przetworzyć za pomocą konwencjonalnych technik przetwarzania danych. W niektórych sytuacjach technicznych, Big data oznacza petabajtową skalę, niestrukturalne kawałki danych wydobyte lub wygenerowane z Internetu. Big data to zbiór informacji, który jest duży i zróżnicowany, a dzięki odpowiednim narzędziom big data może być niezwykle cenny. Wydaje się, że termin „big data” został po raz pierwszy użyty pod koniec lat 90-tych, a pierwsza praca naukowa została opublikowana w 2003 r. przez Francisa X. Diebolta – „Big Data Dynamic Factor Models for Macroeconomic Factor Measurement and Forecasting” – ale zasługę przypisuje się głównie Johnowi Masheyowi, który jako pierwszy użył terminu „big data”. Niektóre kluczowe technologie i wpływowe wydarzenia utorowały drogę do ery big data.

Czym jest uczenie się maszynowe?

Jeśli Big Data opisuje ogromne ilości danych i informacji, którymi dysponujemy, uczenie maszynowe opisuje sposób analizy tych danych. Uczenie maszynowe to podzbiór sztucznej inteligencji (AI), który wykorzystuje techniki statystyczne, aby dać maszynom i komputerom zdolność uczenia się na własną rękę, bez wyraźnego programowania. Uczenie maszynowe oznacza zdolność maszyn do samodzielnego uczenia się. Ludzie programują komputery, aby się uczyły, nie mówiąc im, co mają robić. Maszyny uczą się, patrząc na dane. Ideą jest uczenie się poprzez wykorzystanie istniejących danych, a następnie znalezienie wartości predykcyjnych nowych danych, na podstawie cech, które zostały znalezione poprzez uczenie. Uczenie maszynowe odnosi się do algorytmów, które uczą się samodzielnie, w oparciu o prawdopodobieństwo i dane, aby wnioskować o wynikach. Można powiedzieć, że, jest to proces, w którym aplikacje oprogramowania uczą się zwiększać swoją dokładność w celu przewidywania wyników.

Różnica między Big Data a uczeniem maszynowym

Terminologia

– Big Data to termin używany do opisania ogromnych ilości zbiorów danych pochodzących z nowych źródeł danych, które są zbyt obszerne i złożone, aby można było sobie z nimi poradzić za pomocą tradycyjnych technik przetwarzania danych. Big data odnosi się do danych generowanych codziennie w karkołomnym tempie, które muszą być przetwarzane, przechowywane i analizowane w celu uzyskania przyszłych wniosków.

Machine Learning, z drugiej strony, jest zdolność maszyn do uczenia się na własną rękę z istniejących danych, bez wyraźnego zaprogramowania.

Koncepcja

– Big data to zbiór informacji, który jest duży i zróżnicowany, a dzięki odpowiednim narzędziom big data może być niezwykle cenny. Big data odnosi się do dużych, różnorodnych zbiorów danych zebranych z wielu źródeł, w tym mediów społecznościowych, Internetu rzeczy, urządzeń sensorycznych, pamięci masowej w chmurze, stron internetowych i innych. Dane są następnie gromadzone i analizowane pod kątem ukrytych wzorców i innych przydatnych informacji.

Uczenie maszynowe jest wykorzystywane do znajdowania wzorców, których nie dostrzegają ludzcy analitycy, a które można później przełożyć na cenne spostrzeżenia.

Cel

– Big Data obejmuje narzędzia do przechowywania, pobierania i ekstrakcji danych, takie jak Hadoop. Celem Big Data jest analiza ogromnych ilości danych poprzez identyfikację ukrytych wzorców lub wyodrębnienie informacji z tych danych w celu dostarczenia spostrzeżeń prowadzących do podejmowania lepszych decyzji i realizowania nowych modeli biznesowych lub uzyskania znaczącej przewagi konkurencyjnej.

Celem uczenia maszynowego jest uczenie się poprzez wykorzystanie istniejących danych, a następnie znalezienie wartości predykcyjnych nowych danych, w oparciu o cechy znalezione dzięki uczeniu się.

Aplikacje

– Big data ma liczne strategiczne zastosowania biznesowe w niemal każdym pionie przemysłu, w tym w opiece zdrowotnej, handlu detalicznym, ubezpieczeniach, transporcie, handlu elektronicznym i telekomunikacji. Big data może być wykorzystana do optymalizacji procesów i wykorzystania aktywów w czasie rzeczywistym, wzbogacenia jakości rozwiązań dla klientów, zapewnienia lepszego wglądu, przyspieszenia procesu innowacji itp.

Zastosowania uczenia maszynowego w świecie rzeczywistym obejmują wirtualnych asystentów, inteligentne urządzenia, przewidywanie ruchu drogowego i prognozowanie pogody, nadzór wideo, rozpoznawanie twarzy, filtrowanie złośliwego oprogramowania, wizje komputerowe i wiele innych.

Podsumowanie Big Data vs. uczenie maszynowe

W dużym skrócie Big Data jest związana z High-Performance Computing, natomiast uczenie maszynowe jest częścią Data Science. Ideą jest uzyskanie odpowiednich danych i wykorzystanie komputerów do identyfikacji wzorców, których człowiek nie dostrzegł lub nie mógł znaleźć wcześniej. Big data to proces przechowywania, manipulowania i analizowania danych pochodzących z różnych źródeł w nowy i wydajny sposób. Jeśli Big Data opisuje ogromne ilości danych i informacji, którymi dysponujemy, uczenie maszynowe opisuje sposób analizy tych danych. Machine Learning to zdolność maszyn lub komputerów do uczenia się na podstawie istniejących danych i znajdowania w nich wzorców, których człowiek nie zdołał znaleźć.