Diferencia entre Big Data y Machine Learning
El análisis de Big Data es el proceso de recopilar y analizar el gran volumen de conjuntos de datos (llamados Big Data) para descubrir patrones ocultos útiles y otra información como las elecciones de los clientes, las tendencias del mercado que pueden ayudar a las organizaciones a tomar decisiones comerciales más informadas y orientadas al cliente. Big data es un término que describe los datos caracterizados por 3V: el volumen extremo de datos, la amplia variedad de tipos de datos y la velocidad a la que los datos deben procesarse. Los grandes datos se pueden analizar para obtener información que conduzca a mejores decisiones y movimientos estratégicos de negocios.
El aprendizaje automático es un campo de IA (Inteligencia Artificial) al usar qué aplicaciones de software pueden aprender a aumentar su precisión para los resultados esperados. En términos simples, el aprendizaje automático es la forma de educar a las computadoras sobre cómo realizar tareas complejas que los humanos no saben cómo realizar. El campo de Machine Learning es tan extenso y popular en estos días que hay muchas actividades de aprendizaje automático en nuestra vida diaria y pronto se convertirá en una parte integral de nuestra rutina diaria.
Entonces, ¿has notado alguna de estas actividades de aprendizaje automático en tu vida cotidiana?
- ¿Conoces las recomendaciones de películas / programas que obtienes en Netflix o Amazon? El aprendizaje automático hace esto por ti.
- ¿Cómo determina Uber / Ola el precio de su viaje en taxi? ¿Cómo minimizan el tiempo de espera una vez que detienes un automóvil? ¿Cómo estos servicios lo emparejan de manera óptima con otros pasajeros para minimizar los desvíos? La respuesta a todas estas preguntas es Machine Learning.
- ¿Cómo puede una institución financiera determinar si una transacción es fraudulenta o no? En la mayoría de los casos, es difícil para los humanos revisar manualmente cada transacción debido a su volumen de transacciones diarias muy alto. En cambio, la IA se usa para crear sistemas que aprenden de los datos disponibles para verificar qué tipos de transacciones son fraudulentas.
- ¿Alguna vez se preguntó cuál es la tecnología detrás del automóvil autónomo de Google? Nuevamente, la respuesta es el aprendizaje automático.
Ahora sabemos qué son Big Data vs Machine Learning, pero para decidir cuál usar en qué lugar necesitamos ver la diferencia entre ambos.
Comparación directa entre Big Data y Machine Learning
Diferencias clave entre Big Data y Machine Learning
Tanto la minería de datos como el aprendizaje automático tienen sus raíces en la ciencia de datos. A menudo se cruzan o se confunden entre sí. Superponen las actividades de los demás y la relación se describe mejor como mutualista. Es imposible ver un futuro con solo uno de ellos. Pero todavía hay algunas identidades únicas que los separan en términos de definición y aplicación. Aquí hay un vistazo a algunas de las diferencias entre big data y machine learning y cómo se pueden usar.
- Por lo general, las discusiones de big data incluyen herramientas de almacenamiento, ingestión y extracción comúnmente Hadoop. Mientras que el aprendizaje automático es un subcampo de Ciencias de la Computación y / o IA que brinda a las computadoras la capacidad de aprender sin ser programado explícitamente.
- El análisis de Big Data, como su nombre lo indica, es el análisis de Big Data descubriendo patrones ocultos o extrayendo información de él. Entonces, en análisis de big data, el análisis se realiza en big data. El aprendizaje automático, en términos simples, es enseñarle a una máquina cómo responder a entradas desconocidas y dar resultados deseables mediante el uso de varios modelos de aprendizaje automático.
- Aunque tanto big data como machine learning pueden configurarse para buscar automáticamente tipos específicos de datos y parámetros, y su relación entre ellos big data no puede ver la relación entre los datos existentes con la misma profundidad que el aprendizaje automático.
- El análisis normal de big data se trata de extraer y transformar datos para extraer información, que luego se puede utilizar para alimentar a un sistema de aprendizaje automático para realizar análisis adicionales para predecir resultados de salida.
- Big data tiene más que ver con la informática de alto rendimiento, mientras que el aprendizaje automático es parte de la ciencia de datos.
- El aprendizaje automático realiza tareas donde la interacción humana no importa. Mientras que el análisis de big data comprende la estructura y el modelado de datos que mejora el sistema de toma de decisiones, por lo que requiere la interacción humana.
Tabla comparativa de Big Data vs Machine Learning
Estoy discutiendo los principales artefactos y distinguiendo entre Big Data y Machine Learning
| Bases para la comparación | Big Data | Aprendizaje automático |
| Uso de datos | Big Data se puede utilizar para una variedad de propósitos, incluida la investigación financiera, la recopilación de datos de ventas, etc. | El aprendizaje automático es la tecnología detrás de los autos sin conductor y los motores de recomendación avanzada. |
| Fundamentos para el aprendizaje | El análisis de Big Data se basa en la información existente para buscar patrones emergentes que puedan ayudar a dar forma a nuestros procesos de toma de decisiones. | Por otro lado, el aprendizaje automático puede aprender de los datos existentes y proporcionar la base necesaria para que una máquina se enseñe a sí misma. |
| Reconocimiento de patrones | El análisis de Big Data puede revelar algunos patrones a través de clasificaciones y análisis de secuencia. | Sin embargo, el aprendizaje automático lleva este concepto un paso adelante al usar los mismos algoritmos que el análisis de big data utiliza para aprender automáticamente de los datos recopilados. |
| Volumen de datos | Big data, como su nombre lo indica, tiende a interesarse en conjuntos de datos a gran escala donde el problema está relacionado con el gran volumen de datos. | ML tiende a estar más interesado en pequeños conjuntos de datos donde el problema es el ajuste excesivo |
| Propósito | El objetivo de big data es almacenar un gran volumen de datos y descubrir patrones en los datos. | El propósito del aprendizaje automático es aprender de datos capacitados y predice o estima resultados futuros. |
El futuro de Big Data vs Machine Learning
Para 2020, nuestro universo digital acumulado de datos crecerá de 4.4 zettabytes a 44 zettabytes, según informó Forbes. También crearemos 1.7 megabytes de información nueva cada segundo para cada ser humano en el planeta.
Solo estamos rascando la superficie de lo que son capaces el big data y el aprendizaje automático. En lugar de centrarse en sus diferencias, ambos se preocupan por la misma pregunta: "¿Cómo podemos aprender de los datos?" Al final del día, lo único que importa es cómo recolectamos datos y cómo podemos aprender de ellos para construir soluciones preparadas para el futuro.
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