Big Data: son datos, información o estadísticas relevantes enormes, grandes o voluminosos adquiridos por las grandes organizaciones y empresas. Se crearon y prepararon muchos software y almacenamiento de datos, ya que es difícil calcular manualmente los grandes datos. Se utiliza para descubrir patrones y tendencias y tomar decisiones relacionadas con el comportamiento humano y la tecnología de interacción.
Aprendizaje automático: el aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial que ayuda a aprender y mejorar automáticamente el sistema sin ser programado explícitamente. El aprendizaje automático se aplica utilizando algoritmos para procesar los datos y capacitarse para entregar predicciones futuras sin intervención humana. Las entradas para Machine Learning son el conjunto de instrucciones o datos u observaciones.
A continuación se muestra una tabla de diferencias entre Big Data y Machine Learning:
| Grandes datos | Aprendizaje automático |
|---|---|
| Big Data es más de extracción y análisis de información de grandes volúmenes de datos. | El aprendizaje automático consiste más en utilizar datos de entrada y algoritmos para estimar resultados futuros desconocidos. |
| Los tipos de Big Data son estructurados, no estructurados y semiestructurados. | Los tipos de algoritmos de aprendizaje automático son aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado, aprendizaje por refuerzo. |
| El análisis de big data es la forma única de manejar conjuntos de datos más grandes y no estructurados utilizando herramientas como Apache Hadoop, MongoDB. | Machine Learning es la forma de analizar conjuntos de datos de entrada utilizando varios algoritmos y herramientas como Numpy, Pandas, Scikit Learn, TensorFlow, Keras. |
| El análisis de Big Data extrae datos sin procesar y busca patrones para ayudar a las empresas a tomar decisiones más sólidas. | El aprendizaje automático puede aprender de los datos de entrenamiento y actúa como un ser humano para hacer predicciones efectivas aprendiendo a sí mismo usando algoritmos. |
| Es muy difícil extraer características relevantes incluso con las últimas herramientas de manejo de datos debido a la alta dimensionalidad de los datos. | Los modelos de aprendizaje automático funcionan con datos dimensionales limitados, lo que facilita el reconocimiento de características |
| Big Data Analysis requiere validación humana debido al gran volumen de datos multidimensionales. | Los algoritmos de aprendizaje automático perfectamente construidos no requieren intervención humana. |
| Big Data es útil para manejar diferentes propósitos, incluido el análisis de acciones, el análisis de mercado, etc. | El aprendizaje automático es útil para proporcionar asistencia virtual, recomendaciones de productos, filtrado de correo no deseado, etc. |
| El alcance de Big Data en el futuro cercano no se limita solo al manejo de grandes volúmenes de datos, sino también a la optimización del almacenamiento de datos en un formato estructurado que permite un análisis más sencillo. | El alcance del aprendizaje automático es mejorar la calidad del análisis predictivo, una toma de decisiones más rápida, un análisis cognitivo más sólido, el surgimiento de robots y servicios médicos mejorados. |
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por greeshmanalla y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA