大数据与机器学习:它们是如何区别和关联的

大数据和机器学习如何相关？

使用机器学习算法对于大数据分析是希望最大化其数据潜在价值的公司的逻辑步骤。机器学习工具使用数据驱动算法和统计模型来分析数据集，然后根据识别的模式绘制推断或基于它们进行预测。该算法从数据竞争时从数据中学习，而不是与遵循显式指令的传统规则的分析系统相反。

大数据提供充足量的原料，机器学习系统可以从中获得洞察力。通过组合它们，组织正在产生重大的分析结果和结果。然而，为了完全利用大数据和机器学习的组合力，首先要理解每个是并且可以自己做的很重要。让我们看看大数据与机器学习。

大数据和机器学习的关键区别

当然，大数据是数据。术语本身体现了使用大量数据的工作。但数据数量或卷，只是大数据的属性之一。还必须考虑各种其他“vs”。例如，以下列表包括七个VS：

1. 体积。刚刚处理储存大数据的挑战可能是许多组织的重要事业。在当今的世界中，公司每天处理Terabytes，Petabytes甚至甚至是数据的甚至是甚至的数据并不少见。
2. 速度。很多数据并不是静止不动的。在许多大数据系统中，数据的生成、转换和分析都是高速进行的。一些大数据应用程序要求极高的处理和分析速度，要跟上输入数据，几秒钟或几毫秒非常重要。
3. 种类。大数据有各种结构化、非结构化和半结构化格式。除了电子表格和交易数据外，大数据环境还包括视频、图像、文本、文档、传感器数据、日志文件和其他类型的数据。
4. 的真实性。因为大数据通常由各种来源收集，并且有多种形式，数据质量也各不相同。准确性是指数据的准确性和可信度。成功解决数据准确性问题需要清理数据，以删除重复记录、修复错误和不一致、减少噪音和消除其他违规行为。
5. 有效性。通过关注如何在不同的用例中应用大数据集，这建立在准确性的概念之上。仅仅因为数据是为一个应用程序生成的，并不意味着它也适用于另一个应用程序。有效的数据分析依赖于确定正确的数据，因此无效的发现和见解不会产生。同样，旧数据可能不再相关。
6. 可视化。当在屏幕上看待大量数据时，人们的眼睛往往会釉。使用图表，图形，热带等可视化大量复杂数据数据可视化的类型是一种有效的方式来传达从数据中发现的见解。
7. 价值。在一天结束时，您需要从数据中获取值。如果您正在进行所有工作 - 并花费所有的钱 - 收集，存储，流程和分析大数据集，您希望确保您的组织能够实现预期的效益，而不是简单地囤积数据。

大数据分析是探索和分析大数据集的整体过程。它包括数据挖掘，预测性建模，统计分析和机器学习等学科。基石现代人工智能应用程序，机器学习通过从大数据的更高级别的洞察提供比其他类型的分析可以提供的更高级别的洞察，为组织提供相当大的价值。

机器学习系统能够了解数据并随着时间的推移而适应，而无需遵循特定的指令或编程代码。在过去，公司建立了复杂的基于规则的系统，用于各种分析和报告用途，但它们通常是脆弱的，无法处理不断变化的业务需求。现在，通过机器学习，公司更好地定位，以改善其决策，业务运营和预测分析能力在现有基础上。

使用大数据和机器学习在一起

大数据和机器学习不是竞争概念或互斥。相反，当合并时，他们提供了实现一些令人难以置信的结果的机会。事实上，成功地处理了所有的大数据的vs帮助使机器学习模型更加准确，强大。有效的大数据管理方法通过给予分析团队的大量高质量，需要成功构建这些模型来改善机器学习。

许多组织已经发现了通过机器学习增强的大数据分析的力量。例如，Netflix使用机器学习算法来更好地了解个人用户的观看偏好，然后提供更好的建议，帮助让人们保持在其流平台上的时间更长。同样，谷歌使用机器学习为用户提供更个性化的体验，不仅用于搜索，还要将预测文本构建到电子邮件中，并为Google地图用户提供优化的方向。

产生的数据量继续以惊人的速度生长。市场研究公司IDC预测，在2025年将在全球范围内创建和复制180个Zettabytes，比64.2 Zettabytes近三倍计算2020年。随着企业不断存储和分析大量数据，他们能够理解这些数据的唯一途径可能是借助机器学习。

感谢工作数据科学家如今，越来越多的公司开始将大数据、机器学习和数据可视化工具结合在一起，为预测性和规范性分析应用提供动力，帮助企业领袖做出更好的决策。在未来几年，如果没有将大数据和机器学习结合起来的公司被竞争对手甩在后面，那也不足为奇。