Differenza tra big data e machine learning

In internet, ci sono state tante storie e discussioni sui termini Big Data e Machine Learning e su come possono trasformare le tue attività. Di fatto, questi sono spesso descritti come la soluzione definitiva a tutte quelle cose che causano problemi alle organizzazioni. Non c’è da stupirsi che queste siano le parole d’ordine più discusse in questi giorni, ma le persone difficilmente comprendono le sfumature di ogni concetto. Entrambi i termini sono abbastanza popolari tra le tecnologie new age e tutto, dai social network allo shopping online, è direttamente collegato ai big data e all’apprendimento automatico. I Big Data sono legati al calcolo ad alte prestazioni mentre l’apprendimento automatico è una parte della scienza dei dati. Esaminiamo i due individualmente e successivamente le loro differenze.

Big Data

Big data è il termine usato per descrivere i volumi estremamente grandi di set di dati provenienti da nuove fonti di dati che sono troppo voluminosi e complessi per essere trattati con le tecniche di elaborazione dati convenzionali. In alcune situazioni tecniche, Big data significa scala petabyte, blocchi non strutturati di dati estratti o generati da Internet. I big data sono un insieme di informazioni ampio e vario e, con gli strumenti giusti, i big data possono essere estremamente preziosi. Il termine “big data” sembra essere stato utilizzato per la prima volta alla fine degli anni ’90 e il primo articolo accademico è stato pubblicato nel 2003, da Francis X. Diebolt – “Big Data Dynamic Factor Models for Macroeconomic Factor Measurement and Forecasting” – ma il merito principalmente va a John Mashey, la prima persona a usare il termine “big data”. Alcune tecnologie chiave ed eventi influenti hanno aperto la strada all’era dei big data.

Machine learning

Se i Big Data descrivono le enormi quantità di dati e informazioni a nostra disposizione, l’apprendimento automatico (in inglese machine learning) descrive il modo di analizzare quei dati. L’apprendimento automatico è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale (AI) che utilizza tecniche statistiche per dare a macchine e computer la capacità di apprendere da soli, senza essere programmati esplicitamente. L’apprendimento automatico significa la capacità delle macchine di apprendere da sole. Gli esseri umani programmano i computer per imparare senza dirgli cosa fare. Le macchine apprendono guardando i dati. L’idea è imparare utilizzando i dati esistenti e quindi trovare valori predittivi di nuovi dati, basati su caratteristiche che sono state trovate attraverso l’apprendimento. L’apprendimento automatico si riferisce ad algoritmi che apprendono da soli, in base a probabilità e dati, per inferire risultati. Si può dire che si tratta di un processo mediante il quale le applicazioni software imparano ad aumentare la propria precisione al fine di prevedere i risultati.

Differenza tra Big Data e Machine Learning

Big Data è un termine usato per descrivere gli enormi volumi di set di dati provenienti da nuove fonti di dati che sono troppo voluminosi e complessi per essere trattati con le tradizionali tecniche di elaborazione dei dati. I big data si riferiscono ai dati generati ogni giorno a ritmo vertiginoso e che devono essere elaborati, archiviati e analizzati per approfondimenti futuri. Il Machine Learning, d’altra parte, è la capacità delle macchine di apprendere da sole dai dati esistenti, senza essere programmate esplicitamente.

In poche parole, i Big Data sono legati all’High-Performance Computing mentre il machine learning fa parte della Data Science. L’idea è ottenere i dati giusti e utilizzare i computer per identificare modelli che gli esseri umani non erano in grado di vedere o non potevano trovare in precedenza. I big data sono il processo di archiviazione, manipolazione e analisi dei dati provenienti da una varietà di fonti in modi nuovi ed efficienti. Se i Big Data descrivono le enormi quantità di dati e informazioni a nostra disposizione, l’apprendimento automatico descrive il modo di analizzare quei dati. L’apprendimento automatico è la capacità delle macchine o dei computer di apprendere dai dati esistenti e trovare schemi in quei dati che gli esseri umani non sono riusciti a trovare.

Scopo

I Big Data includono strumenti di archiviazione, importazione ed estrazione dei dati come Hadoop. Lo scopo dei Big Data è analizzare enormi volumi di dati identificando modelli nascosti o estraendo informazioni da tali dati per fornire approfondimenti che portano a decisioni migliori e perseguire nuovi modelli di business o per ottenere un vantaggio competitivo significativo. 

Lo scopo dell’apprendimento automatico è apprendere utilizzando i dati esistenti e quindi trovare valori predittivi di nuovi dati, in base alle funzionalità trovate tramite l’apprendimento.

Applicazioni 

I big data hanno numerose applicazioni aziendali strategiche in quasi tutti i settori verticali, inclusi sanità, vendita al dettaglio, assicurazioni, trasporti, e-commerce e telecomunicazioni. I big data possono essere utilizzati per ottimizzare i processi e l’utilizzo delle risorse in tempo reale, arricchire la qualità delle soluzioni dei clienti , fornire informazioni migliori, accelerare il processo di innovazione, ecc. 

Le applicazioni del mondo reale dell’apprendimento automatico includono assistenti virtuali, dispositivi intelligenti, previsioni del traffico e rapporti meteorologici, videosorveglianza, riconoscimento facciale, filtro antimalware, computer visions e altro ancora.