Perbedaan antara data besar dan pembelajaran mesin

Ada begitu banyak cerita dan hype seputar istilah data besar dan pembelajaran mesin, dan bagaimana mereka dapat mengubah bisnis Anda. Ini sering digambarkan sebagai solusi utama untuk semua hal yang menyebabkan masalah bagi organisasi. Tidak heran ini adalah kata kunci yang paling banyak dibicarakan hari ini, tetapi orang-orang hampir tidak memahami nuansa setiap konsep. Kedua istilah ini cukup populer di kalangan teknologi usia baru dan semuanya mulai dari jejaring sosial hingga belanja online secara langsung dikaitkan dengan data besar dan pembelajaran mesin. Data besar terkait dengan komputasi kinerja tinggi sedangkan pembelajaran mesin adalah bagian dari ilmu data. Mari kita lihat keduanya secara individual.

Apa itu Big Data?

Big Data adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan volume set data yang sangat besar yang berasal dari sumber data baru yang terlalu tebal dan kompleks untuk ditangani dengan teknik pemrosesan data konvensional. Dalam beberapa situasi teknis, data besar berarti skala petabytes, potongan data yang tidak terstruktur atau dihasilkan dari internet. Big Data adalah badan informasi yang besar dan bervariasi, dan dengan alat yang tepat, data besar bisa sangat berharga. Istilah 'data besar' tampaknya telah pertama kali digunakan pada akhir 1990 -an dan makalah akademik pertama diterbitkan pada tahun 2003, oleh Francis X. Diebolt - “Model Faktor Dinamis Big Data untuk Pengukuran dan Peramalan Faktor Makroekonomi” - tetapi sebagian besar kredit diberikan kepada John Mashey, orang pertama yang menggunakan istilah “Big Data”. Beberapa teknologi utama dan peristiwa berpengaruh telah membuka jalan untuk era Big Data.

Apa itu Pembelajaran Mesin?

Jika data besar menjelaskan sejumlah besar data dan informasi yang kami miliki, pembelajaran mesin menjelaskan cara untuk menganalisis data itu. Pembelajaran mesin adalah subset dari kecerdasan buatan (AI) yang menggunakan teknik statistik untuk memberikan mesin dan komputer kemampuan untuk belajar sendiri, tanpa diprogram secara eksplisit. Pembelajaran mesin berarti kemampuan mesin untuk belajar sendiri. Manusia memprogram komputer untuk belajar tanpa memberi tahu mereka apa yang harus dilakukan. Mesin belajar dengan melihat data. Idenya adalah untuk belajar dengan menggunakan data yang ada dan kemudian untuk menemukan nilai prediktif data baru, berdasarkan fitur yang ditemukan melalui pembelajaran. Pembelajaran mesin mengacu pada algoritma yang belajar sendiri, berdasarkan probabilitas dan data, untuk menyimpulkan hasil. Dapat dikatakan bahwa, ini adalah proses yang digunakan oleh aplikasi perangkat lunak untuk meningkatkan akurasi mereka untuk memprediksi hasil.

Perbedaan antara data besar dan pembelajaran mesin

Terminologi

- Big Data adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan volume besar set data yang berasal dari sumber data baru yang terlalu tebal dan kompleks untuk ditangani dengan teknik pemrosesan data tradisional. Data besar mengacu pada data yang dihasilkan setiap hari dengan kecepatan break-neck, dan yang perlu diproses, disimpan, dan dianalisis untuk wawasan masa depan.

Pembelajaran mesin, di sisi lain, adalah kemampuan mesin untuk dipelajari sendiri dari data yang ada, tanpa diprogram secara eksplisit.

Konsep

- Big Data adalah badan informasi yang besar dan bervariasi, dan dengan alat yang tepat, data besar bisa sangat berharga. Data besar mengacu pada set data besar yang beragam yang dikumpulkan dari berbagai sumber, termasuk media sosial, Internet of Things, perangkat sensorik, penyimpanan cloud, situs web dan banyak lagi. Data kemudian dikumpulkan dan dianalisis untuk pola tersembunyi dan informasi berguna lainnya.

Pembelajaran mesin digunakan untuk menemukan pola yang gagal dilihat oleh analis manusia, dan yang kemudian dapat diterjemahkan ke dalam wawasan yang berharga.

Tujuan

- Data besar melibatkan penyimpanan, konsumsi, dan alat ekstraksi data seperti Hadoop. Tujuan dari data besar adalah untuk menganalisis volume data yang sangat besar dengan mengidentifikasi pola tersembunyi atau mengekstraksi informasi dari data tersebut untuk memberikan wawasan yang mengarah pada keputusan yang lebih baik dan mengejar model bisnis baru atau untuk mendapatkan keunggulan kompetitif yang signifikan yang signifikan.

Tujuan pembelajaran mesin adalah untuk belajar dengan menggunakan data yang ada dan kemudian untuk menemukan nilai prediktif data baru, berdasarkan fitur yang ditemukan melalui pembelajaran.

Aplikasi

- Big Data memiliki banyak aplikasi bisnis strategis di hampir setiap industri vertikal, termasuk perawatan kesehatan, ritel, asuransi, transportasi, e-commerce, dan telekomunikasi. Big Data dapat digunakan untuk mengoptimalkan proses dan pemanfaatan aset secara real-time, memperkaya kualitas solusi pelanggan, memberikan wawasan yang lebih baik, mempercepat proses inovasi, dll.

Aplikasi dunia nyata dari pembelajaran mesin termasuk asisten virtual, perangkat pintar, prediksi lalu lintas dan pelaporan cuaca, pengawasan video, pengenalan wajah, pemfilteran malware, visi komputer, dan banyak lagi.

Data besar vs. Pembelajaran Mesin: Bagan Perbandingan

Ringkasan Big Data VS. Pembelajaran mesin

Singkatnya, data besar terkait dengan komputasi kinerja tinggi sedangkan pembelajaran mesin adalah bagian dari ilmu data. Idenya adalah mendapatkan data yang tepat dan menggunakan komputer untuk mengidentifikasi pola yang gagal dilihat atau tidak dapat ditemukan manusia sebelumnya. Big Data adalah proses penyimpanan, memanipulasi, dan menganalisis data yang berasal dari berbagai sumber dengan cara baru dan efisien. Jika data besar menjelaskan sejumlah besar data dan informasi yang kami miliki, pembelajaran mesin menjelaskan cara untuk menganalisis data itu. Pembelajaran mesin adalah kemampuan mesin atau komputer untuk belajar dari data yang ada dan menemukan pola dalam data yang gagal ditemukan manusia.