Différence entre les mégadonnées et l'apprentissage automatique

Il y a eu tellement d'histoires et de battage médiatique entourant les termes Big Data et Machine Learning, et comment ils peuvent transformer votre entreprise. Ceux-ci sont souvent décrits comme la solution ultime à toutes ces choses qui causent des problèmes aux organisations. Pas étonnant que ce soient les mots à la mode les plus discutés de nos jours, mais les gens ne comprennent guère les nuances de chaque concept. Les deux termes sont très populaires parmi les technologies du nouvel âge et tout, du réseau social aux achats en ligne, est directement lié aux mégadonnées et à l'apprentissage automatique. Les mégadonnées sont liées à l'informatique haute performance tandis que l'apprentissage automatique fait partie de la science des données. Laissez-nous regarder les deux individuellement.

Qu'est-ce que le Big Data?

Les mégadonnées sont le terme utilisé pour décrire les volumes extrêmement importants d'ensembles de données provenant de nouvelles sources de données trop volumineuses et complexes pour être traitées avec des techniques de traitement des données conventionnelles. Dans certaines situations techniques, les mégadonnées signifient une échelle de pétaoctets, des morceaux de données non structurés extraits ou générés à partir d'Internet. Les mégadonnées sont un corpus d'informations grandes et variées, et avec les bons outils, les mégadonnées peuvent être extrêmement précieuses. Le terme «big data» semble avoir été utilisé pour la première fois à la fin des années 1990 et le premier journal universitaire a été publié en 2003 par Francis X. Diebolt - «Modèles de facteurs dynamiques de Big Data pour la mesure et les prévisions des facteurs macroéconomiques» - mais le crédit va principalement à John Mashey, la première personne à utiliser le terme «Big Data». Certaines technologies clés et événements influents ont ouvert la voie à l'ère du Big Data.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique?

Si les mégadonnées décrivent les énormes quantités de données et d'informations à notre disposition, l'apprentissage automatique décrit la façon d'analyser ces données. L'apprentissage automatique est un sous-ensemble d'intelligence artificielle (IA) qui utilise des techniques statistiques pour donner aux machines et aux ordinateurs la capacité d'apprendre par eux-mêmes, sans être explicitement programmé. L'apprentissage automatique signifie la capacité des machines à apprendre par eux-mêmes. Les humains programment les ordinateurs à apprendre sans leur dire quoi faire. Les machines apprennent en regardant les données. L'idée est d'apprendre en utilisant les données existantes puis pour trouver des valeurs prédictives de nouvelles données, en fonction des fonctionnalités trouvées par l'apprentissage. L'apprentissage automatique fait référence aux algorithmes qui apprennent par eux-mêmes, en fonction de la probabilité et des données, pour déduire les résultats. On peut dire que c'est un processus par lequel les applications logicielles apprennent à augmenter leur précision afin de prédire les résultats.

Différence entre les mégadonnées et l'apprentissage automatique

Terminologie

- Le Big Data est un terme utilisé pour décrire les énormes volumes d'ensembles de données provenant de nouvelles sources de données qui sont trop volumineuses et complexes pour être traitées avec les techniques traditionnelles de traitement des données. Les mégadonnées se réfèrent aux données générées chaque jour à un rythme de coucheur, et qui doit être traitée, stockée et analysée pour les informations futures.

L'apprentissage automatique, en revanche, est la capacité des machines à apprendre par eux-mêmes à partir des données existantes, sans être explicitement programmée.

Concept

- Les mégadonnées sont un corpus d'informations grandes et variées, et avec les bons outils, les mégadonnées peuvent être extrêmement précieuses. Les mégadonnées se réfèrent aux grands ensembles divers de données collectées auprès de diverses sources, notamment les médias sociaux, l'Internet des objets, les appareils sensoriels, le stockage cloud, les sites Web et plus. Les données sont ensuite collectées et analysées pour les modèles cachés et autres informations utiles.

L'apprentissage automatique est utilisé pour trouver des modèles que les analystes humains ne voient pas, et qui peuvent être traduits plus tard par des informations précieuses.

But

- Les mégadonnées impliquent des outils d'extraction de stockage, d'ingestion et de données tels que Hadoop. Le Big Data est d'analyser d'énormes volumes de données en identifiant les modèles cachés ou en extraction des informations de ces données pour fournir des informations qui conduisent à de meilleures décisions et à poursuivre de nouveaux modèles commerciaux ou à obtenir un avantage concurrentiel significatif.

Le but de l'apprentissage automatique est d'apprendre en utilisant les données existantes et ensuite de trouver des valeurs prédictives de nouvelles données, en fonction des fonctionnalités trouvées par l'apprentissage.

Applications

- Big Data a de nombreuses applications commerciales stratégiques dans presque toutes les industries verticales, y compris les soins de santé, la vente au détail, l'assurance, le transport, le commerce électronique et les télécommunications. Les mégadonnées peuvent être utilisées pour optimiser les processus et l'utilisation des actifs en temps réel, enrichir la qualité des solutions clients, fournir de meilleures informations, accélérer le processus d'innovation, etc.

Les applications réelles de l'apprentissage automatique comprennent des assistants virtuels, des appareils intelligents, des prédictions du trafic et des rapports météorologiques, une surveillance vidéo, une reconnaissance faciale, un filtrage des logiciels malveillants, des visions informatiques, et plus.

Big Data vs. Apprentissage automatique: tableau de comparaison

Résumé des mégadonnées vs. Apprentissage automatique

En un mot, les mégadonnées sont liées à l'informatique haute performance tandis que l'apprentissage automatique fait partie de la science des données. L'idée est d'obtenir les bonnes données et d'utiliser des ordinateurs pour identifier les modèles que les humains n'ont pas vu ou n'ont pas pu trouver. Les mégadonnées sont le processus de stockage, de manipulation et d'analyse des données provenant d'une variété de sources de manière nouvelle et efficace. Si les mégadonnées décrivent les énormes quantités de données et d'informations à notre disposition, l'apprentissage automatique décrit la façon d'analyser ces données. L'apprentissage automatique est la capacité des machines ou des ordinateurs à apprendre des données existantes et à trouver des modèles dans ces données que les humains n'ont pas trouvé.