Diferencia entre big data y aprendizaje automático

Ha habido tantas historias y exageraciones en los términos Big Data y Machine Learning, y cómo pueden transformar sus negocios. Estos a menudo se retratan como la solución final a todas aquellas cosas que causan problemas para las organizaciones. No es de extrañar que estas sean las palabras de moda más comentadas en estos días, pero la gente apenas entiende los matices de cada concepto. Ambos términos son bastante populares entre las tecnologías de la nueva edad y todo, desde redes sociales hasta las compras en línea, está directamente vinculado con big data y aprendizaje automático. Big Data está relacionado con la computación de alto rendimiento, mientras que el aprendizaje automático es parte de la ciencia de datos. Veamos a los dos individualmente.

¿Qué es Big Data??

Big Data es el término utilizado para describir los volúmenes extremadamente grandes de los conjuntos de datos que provienen de nuevas fuentes de datos que son demasiado voluminosas y complejas para ser tratados con técnicas de procesamiento de datos convencionales. En algunas situaciones técnicas, Big Data significa escala de petabytes, fragmentos de datos no estructurados extraídos o generados por Internet. Big data es un cuerpo de información grande y variada, y con las herramientas adecuadas, Big Data puede ser extremadamente valioso. El término 'big data' parece haberse utilizado por primera vez a fines de la década de 1990 y el primer artículo académico fue publicado en 2003 por Francis X. Diebolt - "Modelos de factor dinámico de big data para la medición y pronóstico del factor macroeconómico", pero el crédito se destina principalmente a John Mashey, la primera persona en usar el término "big data". Algunas tecnologías clave y eventos influyentes han allanado el camino para la era de los big data.

¿Qué es el aprendizaje automático??

Si Big Data describe las enormes cantidades de datos e información a nuestra disposición, el aprendizaje automático describe la forma de analizar que los datos. El aprendizaje automático es un subconjunto de inteligencia artificial (IA) que utiliza técnicas estadísticas para dar a las máquinas y las computadoras la capacidad de aprender por su cuenta, sin ser programado explícitamente. El aprendizaje automático significa la capacidad de las máquinas para aprender por su cuenta. Los humanos programan las computadoras para aprender sin decirles qué hacer. Las máquinas aprenden mirando los datos. La idea es aprender mediante el uso de datos existentes y luego encontrar valores predictivos de nuevos datos, basados ​​en características que se encontraron a través del aprendizaje. El aprendizaje automático se refiere a algoritmos que aprenden por su cuenta, en función de la probabilidad y los datos, para inferir resultados. Se puede decir que es un proceso por el cual las aplicaciones de software aprenden a aumentar su precisión para predecir los resultados.

Diferencia entre big data y aprendizaje automático

Terminología

- Big Data es un término utilizado para describir los enormes volúmenes de conjuntos de datos que provienen de nuevas fuentes de datos que son demasiado voluminosas y complejas para ser tratados con técnicas tradicionales de procesamiento de datos. Big Data se refiere a los datos que se generan todos los días a ritmo de cuello romperse, y que necesita ser procesado, almacenado y analizado para futuras ideas.

El aprendizaje automático, por otro lado, es la capacidad de las máquinas para aprender por su cuenta de los datos existentes, sin ser programado explícitamente.

Concepto

- Big data es un cuerpo de información grande y variada, y con las herramientas adecuadas, Big Data puede ser extremadamente valioso. Big Data se refiere a los grandes y diversos conjuntos de datos recopilados de una variedad de fuentes, incluidas las redes sociales, Internet de las cosas, dispositivos sensoriales, almacenamiento en la nube, sitios web y más. Luego se recopilan y analizan los datos para los patrones ocultos y otra información útil.

El aprendizaje automático se utiliza para encontrar patrones que los analistas humanos no se ven, y que luego se pueden traducir a ideas valiosas.

Objetivo

- Big Data implica herramientas de almacenamiento, ingestión y extracción de datos como Hadoop. El propósito de Big Data es analizar enormes volúmenes de datos identificando patrones ocultos o extrayendo información de esos datos para proporcionar información que conduzca a mejores decisiones y busque nuevos modelos de negocio o para obtener una ventaja competitiva significativa.

El propósito del aprendizaje automático es aprender mediante el uso de datos existentes y luego encontrar valores predictivos de nuevos datos, basados ​​en las características encontradas a través del aprendizaje.

Aplicaciones

- Big Data tiene numerosas aplicaciones comerciales estratégicas en casi todas las verticales de la industria, incluidas la atención médica, el comercio minorista, el seguro, el transporte, el comercio electrónico y las telecomunicaciones. Big Data se puede utilizar para optimizar los procesos y la utilización de activos en tiempo real, enriquecer la calidad de las soluciones del cliente, proporcionar mejores información, acelerar el proceso de innovación, etc.

Las aplicaciones del mundo real del aprendizaje automático incluyen asistentes virtuales, dispositivos inteligentes, predicciones de tráfico e informes meteorológicos, videovigilancia, reconocimiento facial, filtrado de malware, visiones de computadora y más.

Big Data vs. Aprendizaje automático: tabla de comparación

Resumen de Big Data vs. Aprendizaje automático

En pocas palabras, Big Data está relacionado con la computación de alto rendimiento, mientras que el aprendizaje automático es parte de la ciencia de datos. La idea es obtener los datos correctos y usar computadoras para identificar patrones que los humanos no pudieron ver o no pudieron encontrar anteriormente. Big Data es el proceso de almacenar, manipular y analizar los datos provenientes de una variedad de fuentes de manera nueva y eficiente. Si Big Data describe las enormes cantidades de datos e información a nuestra disposición, el aprendizaje automático describe la forma de analizar que los datos. El aprendizaje automático es la capacidad de las máquinas o las computadoras para aprender de los datos existentes y encontrar patrones en esos datos que los humanos no pudieron encontrar.