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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 del mundo, así que no se sorprenda si llamo a este mundo un mundo basado en datos.

Las empresas comerciales de hoy deben gran parte de su éxito 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 estrategia de datos y su enfoque para analizar y utilizar los datos disponibles marcará una diferencia crítica en su capacidad para competir en el mundo de los datos del 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 y Machine Learning.

El análisis de Big Data es el proceso de recopilar y analizar el gran volumen de conjuntos de datos (llamados Big Data) para descubrir patrones ocultos útiles y otra información como las elecciones de los clientes, las tendencias del mercado que pueden ayudar a las organizaciones a tomar 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 obtener información que conduzca a mejores decisiones y movimientos estratégicos de negocios.

El aprendizaje automático es un campo de la inteligencia artificial (inteligencia artificial) mediante el cual las aplicaciones de software pueden aprender a aumentar su precisión para los resultados 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 y popular en estos días que hay muchas actividades de aprendizaje automático en nuestra vida diaria y pronto se convertirá en una parte integral de nuestra rutina diaria.

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

¿Conoces esas recomendaciones de películas / shows que obtienes 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 si una transacción es fraudulenta o no?

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

En su lugar, AI se utiliza para crear sistemas que aprenden de los datos disponibles para verificar qué tipos de transacciones son fraudulentas.

¿Alguna vez te has preguntado cuál es la tecnología detrás del auto auto-conducido de Google? De nuevo la respuesta es el aprendizaje automático.

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

Diferencias clave entre Big Data 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 relación se describe mejor como mutualista.

Es imposible ver un futuro con solo uno de ellos. Pero todavía hay algunas identidades únicas que los separan en términos de definición 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.


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