大数据和机器学习的关系

大数据和机器学习是当今IT界的两个热门话题。我们将研究两者之间的关系。本文首先简要介绍了大数据和机器学习。然后,我们将看到机器学习与大数据之间的关系和差异。最后,我们将探讨使用机器学习的大数据的一些用例。

大数据与机器学习

什么是大数据 

大数据是指我们无法使用传统数据库系统处理的大量数据。

它由5V来定义,5V是指数据量(Volume),不同类型的数据(Variety),必须处理数据的速度(Velocity),数据质量和一致性(Veracity)以及最终的-阶段是提取有用的数据(值)。

大数据分析是收集和分析大数据的过程。它有助于发现重要的隐藏模式和其他信息,例如市场趋势,客户选择等。这对于组织保持了解情况并做出面向客户的业务决策非常有帮助。

处理大数据时的主要挑战包括捕获,存储,处理,转换,分析,共享和可视化大数据。

什么是机器学习?

简单来说,我们将机器学习定义为“通过机器学习发展”。

机器学习是计算机科学的一个分支,它允许机器从过去的经验中学习而无需明确地进行编程。因此,我们无需编写代码,而只是将数据输入通用算法,并且算法本身会基于给定的输入数据构建逻辑。

它可以帮助计算机/机器在无需人工干预的情况下预测未来。

可以说,借助ML,软件应用程序将学习如何提高其准确性以预测结果。

因此,机器学习使机器能够从数据中学习,找出有用的隐藏模式并做出决策,而无需人工干预。

大数据中的机器学习

机器学习算法可用于数据收集,数据分析和数据集成。对于生成大量数据的大型组织来说,ML算法是必不可少的。我们可以将ML算法应用于大数据操作的每个元素,包括:

数据标记和细分

数据分析

场景模拟

所有这些阶段都已集成在一起,以生成见解和模式,然后将其分类并打包为易于理解的格式。大数据与机器学习的融合是一个永无止境的循环。

大数据与机器学习之间的关系

最好拥有多种数据以进行过滤以生成准确的结果。但是,管理这些种类繁多的数据非常困难。因此,管理和分析大数据成为一项挑战。同样,信息在被正确解释之前是无用的。

因此,为了使用信息,需要人才,算法和计算基础设施。

机器学习使机器可以使用大数据提供的数据并准确响应,从而改善服务质量,业务运营,客户关系等。

机器学习算法从大数据中获取数据并了解更多信息。大数据分析为机器提供了各种数据,以显示并提供更好的结果。因此,企业可以使用机器学习算法来实现自己的梦想并获得大数据的优势,但是需要熟练的数据科学家的帮助才能将这些数据转化为知识。

大数据与机器学习之间的区别

大数据与数据存储,提取和提取工具(例如Apache Hadoop,Spark等)有关,而机器学习是AI的子集,它使机器能够在无需人工干预的情况下预测未来。

大数据是通过发现有用的隐藏模式或从中提取信息来分析大量数据。因此,大数据是巨大的信息分析,我们在其中对巨大的信息进行分析。而机器学习则教计算机获取输入数据并根据机器学习模型给出所需的输出。

大数据分析是关于收集原始数据并将其转换为提取的信息,然后机器学习算法将这些数据信息用于预测更好的结果。

机器学习是数据科学的一部分,而大数据则与高性能计算有关。

机器学习无需人工干预即可处理数据并生成输出,而大数据分析涉及人工交互。

我们可以设置机器学习和大数据,以自动查找特定类型的数据,参数以及它们之间的关系。但是大数据无法以与机器学习相同的深度看到现有数据和参数之间的关系。

大数据和机器学习用例

1.市场研究和目标受众细分

为了获得利润,了解受众是获利业务的最关键要素之一。机器学习算法研究市场并帮助企业组织了解其目标受众。

通过使用有监督和无监督的机器学习算法,组织可以找出目标受众的画像,行为模式和偏好。此技术用于电子商务,媒体和娱乐,广告以及许多其他领域。

2.用户建模

这是对“目标受众细分”的详细说明。用户建模停留在用户行为内部,并创建特定细分的详细肖像。通过使用机器学习算法进行大数据分析,我们可以预测用户的行为并做出明智的业务决策。

Facebook是此类用户建模系统的示例。它创建用户的详细肖像以建议朋友,页面,社区,广告等。

3.推荐引擎

推荐引擎是带有机器学习的大数据的最佳用例。该系统为将要组合的产品类型,用户可能有兴趣阅读或看到的内容提供了最佳建议。

基于上下文和用户行为预测的组合,该系统可以根据用户在网站上表达的偏好和行为来塑造用户体验。

推荐引擎应用基于内容的数据过滤来提取见解。因此,系统从用户的偏好和倾向中学习。

亚马逊和Netflix广泛使用了推荐引擎。

4.预测分析

借助机器学习的大数据在塑造零售行业的光明未来方面发挥着至关重要的作用。对于零售业而言,了解客户的需求是最重要的要素之一。因此,他们使用市场篮子分析。大数据使零售商能够计算出不同结果和决策的概率。Predictive Analytics通过为电子商务平台上的其他产品提供建议来帮助他们。

eBay的系统是预测分析的一个例子,它使我们想起了被放弃的购买,即将到来的拍卖或热门交易。

5.聊天机器人

聊天机器人也被称为“对话用户界面”,这是带有机器学习的大数据的另一个最重要的用例。通过使用机器学习算法,聊天机器人可以在交互后轻松适应特定客户的偏好。

亚马逊的Alexa和苹果的Siri是最著名的AI助手。

简而言之,我们可以说大数据和机器学习互不相同,但是这两种热门趋势技术结合使用可以成功地开展业务。机器学习算法的输入是通过大数据分析提取的信息。然后由机器学习模型学习此输入,以预测所需的输出。这篇文章列举了各种带有机器学习用例的大数据,例如推荐引擎,聊天机器人,用户建模系统等。

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