COMPARTIR

Las 6 mejores diferencias entre Big Data y Machine Learning

BIG DATA

Redactado por Mónica Angeles

Publicado el 23/05/2019

Los datos impulsan a las organizaciones modernas delmundo, así que no se sorprenda si llamo a este mundo un mundo basado en datos.

Las empresas comerciales de hoy deben gran parte de suéxito a una economía firmemente orientada al conocimiento.

El volumen, la variedad y la velocidad de los datos disponibles han crecido de manera exponencial.

La forma en que una organización define su estrategiade datos y su enfoque para analizar y utilizar los datos disponibles marcaráuna diferencia crítica en su capacidad para competir en el mundo de los datosdel futuro.

Como hay muchas opciones disponibles en el mercado de análisis de datos en estos días, entonces este enfoque incluye muchas opciones que las organizaciones necesitan hacer, ¿qué marco usar? Qué tecnología usar, etc.

Uno de estos enfoques es la elección entre Big Data yMachine Learning.

El análisis de Big Data es el proceso de recopilar yanalizar el gran volumen de conjuntos de datos (llamados Big Data) paradescubrir patrones ocultos útiles y otra información como las elecciones de losclientes, las tendencias del mercado que pueden ayudar a las organizaciones atomar decisiones comerciales más informadas y orientadas al cliente.

Big data es un término que describe los datos caracterizados por 3V: el volumen extremo de datos, la amplia variedad de tipos de datos y la velocidad a la que se deben procesar los datos.

Los datos grandes se pueden analizar para obtenerinformación que conduzca a mejores decisiones y movimientos estratégicos denegocios.

El aprendizaje automático es un campo de lainteligencia artificial (inteligencia artificial) mediante el cual lasaplicaciones de software pueden aprender a aumentar su precisión para losresultados esperados.

En términos sencillos, Aprendizaje automático es la forma de educar a las computadoras sobre cómo realizar tareas complejas que los humanos no saben cómo realizar.

El campo del Aprendizaje automático es tan extenso ypopular en estos días que hay muchas actividades de aprendizaje automático ennuestra vida diaria y pronto se convertirá en una parte integral de nuestrarutina diaria.

Entonces, ¿has notado alguna de estas actividades deaprendizaje automático en tu vida diaria?

¿Conoces esas recomendaciones de películas / shows queobtienes en Netflix o Amazon? El aprendizaje automático hace esto por ti.

¿Cómo determina Uber / Ola el precio de su viaje en taxi? ¿Cómo minimizan el tiempo de espera una vez que paran un coche? ¿Cómo estos servicios te emparejan de manera óptima con otros pasajeros para minimizar los desvíos? La respuesta a todas estas preguntas es Machine Learning.

¿Cómo puede una institución financiera determinar siuna transacción es fraudulenta o no?

En la mayoría de los casos, es difícil para loshumanos revisar manualmente cada transacción debido a su volumen diario detransacciones muy alto.

En su lugar, AI se utiliza para crear sistemas queaprenden de los datos disponibles para verificar qué tipos de transacciones sonfraudulentas.

¿Alguna vez te has preguntado cuál es la tecnologíadetrás del auto auto-conducido de Google? De nuevo la respuesta es elaprendizaje automático.

Ahora sabemos qué es Big Data vs Machine Learning,pero para decidir cuál usar en qué lugar necesitamos ver la diferencia entreambos.

Diferencias clave entre BigData vs Machine Learning

Tanto la minería de datos como el aprendizaje automático están arraigados en la ciencia de datos. A menudo se entrecruzan o se confunden entre sí.

Superponen las actividades de cada uno y la relaciónse describe mejor como mutualista.

Es imposible ver un futuro con solo uno de ellos. Perotodavía hay algunas identidades únicas que los separan en términos dedefinición y aplicación.

A continuación, se presentan algunas de las diferencias entre el big data y el aprendizaje automático y cómo pueden usarse:

1.- Por lo general, las discusiones de big data incluyen herramientas de almacenamiento, ingestión y extracción comúnmente Hadoop.

Considerando que el aprendizaje automático es un subcampo de Ciencias de la Computación y / o IA que le da a las computadoras la capacidad de aprender sin ser programado explícitamente.

2.- El análisis de big data como su nombre sugiere es el análisis de big data al descubrir patrones ocultos o extraer información de ellos.

Por lo tanto, en el análisis de big data, el análisis se realiza en big data. El aprendizaje automático, en términos simples, está enseñando a una máquina cómo responder a entradas desconocidas y ofrecer resultados deseables mediante el uso de varios modelos de aprendizaje automático.

3.- Aunque tanto el big data como el aprendizaje automático pueden configurarse

Busca automáticamente tipos específicos de datos y parámetros, y su relación entre ellos no puede ver la relación entre los datos existentes con la misma profundidad que el aprendizaje automático.

4.- El análisis de big data normal consiste en extraer y transformar datos

Para extraer información, que luego se puede utilizar para alimentar un sistema de aprendizaje automático para realizar análisis adicionales para predecir los resultados de salida.

5.- Big Data tiene más que ver con la computación de alto rendimiento, mientras que el aprendizaje automático es una parte de Data Science.

6.- El aprendizaje automático realiza tareas donde la interacción humana no importa.

Considerando que, el análisis de big data comprende la estructura y el modelado de datos que mejora el sistema de toma de decisiones por lo que requiere la interacción humana.

foto de Mónica Angeles

Mónica Angeles

Licenciada en Comunicación Social de la Universidad San Martín de Porres (USMP) con más de 10 años de experiencia, actualmente me desempeño como UX Content Strategist.

Diplomada en Community Manager y Social Media Management. Trabajo como gestora de contenido y estrategias digitales con marcas reconocidas del rubro cosmético, automotriz, hotelero y supermercados. Docente en diferentes centros de estudios superiores, destacando Toulouse Lautrec.


Suscríbete al Blog.

Agregue un comentario

Su dirección de correo no se hará público. Los campos requeridos están marcados *

Publicaciones relacionadas

imagen del post
Realidad Extendida: Diferencias entre la virtual, la aumentada y la mixta

Por Luisana Puy-arena

22/08/2019

La realidad extendida surge con el fin de englobar las distintas herramientas que parten de un mismo concepto tecnológico.

LEER MÁS
imagen del post
Ciberseguridad en la era digital: ¿cómo protegerse de un ciberataque?

Por Luisana Puy-arena

20/08/2019

Todos estamos expuestos a un ciberataque, por ello, es fundamental conocer cuáles medidas de ciberseguridad tomar para evitar ser una víctima.

LEER MÁS
imagen del post
Cómo generar leads de calidad mediante estrategias de Marketing Digital

Por Mónica Angeles

19/08/2019

¿Qué es exactamente la generación de leads y por qué hoy depende del marketing? Para dar respuesta a estas preguntas sigue leyendo el artículo.

LEER MÁS