Большие данные и машинное обучение — это два интересных применения технологий, которые часто упоминаются вместе в сфере ИТ. Это отрасль науки, занимающаяся информацией и тем, как мы можем использовать ее для достижения целей. На самом деле существуют важные различия, которые необходимо понимать, когда мы принимаем решения о нашей стратегии бизнес-данных.
Сегодня данные — это новое золото для компаний, отраслей и учреждений. Его часто называют движущей силой информационного века. Это то, что дает нам возможность создавать инструменты и платформы, которые изменят общество благодаря аналитике и все более точному моделированию и прогнозированию. Это быстро ускорило темпы сбора и обработки данных за последнее десятилетие.
Люди часто оказывались перед дилеммой: большие данные сделали это возможным или машинное обучение? Прежде чем мы углубимся в разговор, важно признать, что это и то, и другое, потому что, хотя это разные поля, они зависят друг от друга.
Понимание больших данных и машинного обучения
Большие данные связаны с извлечением и анализом информации из огромных объемов данных. Он включает в себя управление данными, очистку, анализ и агрегирование. Все это направлено на выявление закономерностей и тенденций и принятие решений, связанных с человеческим поведением и технологиями взаимодействия. Управление сложным характером больших данных (скорость, объем и разнообразие) представляет собой сложную задачу для специалистов по данным. Однако для его использования были разработаны инструменты, методы и методологии; который включает машинное обучение.
С другой стороны, машинное обучение — это подмножество искусственного интеллекта, которое помогает автоматически обучаться и улучшать систему без явного программирования. Сфера применения машинного обучения заключается в повышении качества прогностического анализа, ускорении принятия решений, более надежном когнитивном анализе, развитии роботов и улучшении медицинских услуг. Алгоритмы машинного обучения часто реализуются как элементы обработки массивных данных, включая анализ данных, маркировку и сегментацию данных, а также моделирование сценариев.
Какой из них лучше всего подходит для моего проекта?
Быстрый ответ для вас, вероятно, заключается в том, что вы получите наилучшие результаты, понимая и выбирая наиболее подходящие процессы и практики из обеих дисциплин. Методы и инструменты больших данных можно использовать для извлечения идей и смысла из информации, а затем использовать ее для стимулирования роста бизнеса и улучшения процесса принятия решений без использования чего-либо, что можно было бы правильно классифицировать как машинное обучение. С другой стороны, если вы используете методы машинного обучения, скорее всего, вы будете использовать большие данные.
Это связано с тем, что вы будете работать с наборами данных, которые имеют объем, скорость и разнообразие, а алгоритмы машинного обучения нуждаются обучаться на данных, и чтобы стать эффективными, им нужен доступ к большому количеству данных.
Еще одна концепция, которую следует учитывать при принятии правильного решения для вашего проекта, — это автоматизация. Некоторые проекты предполагают простую автоматизацию или ее отсутствие, поэтому машинное обучение может не обязательно использоваться, в то время как другие предполагают сложную автоматизацию, которая потребует алгоритмов для изучения прикладной системы.
В конечном счете, большие данные и машинное обучение — это две очень взаимозависимые области, но важно отметить, что для работы машинного обучения нужны большие данные; без него он никогда ничему не «научится»!
