什么是大数据和机器学习？

大数据和机器学习已成为各个行业取得成功的关键因素。大数据是一个术语，用于描述大型的、难以管理的、结构化的和非结构化的海量数据。然而，机器学习是人工智能的一个子领域，它使机器能够从过去的数据中自主学习和改进。

大多数公司都在同时使用机器学习和大数据技术，因为公司很难有效地管理、存储和处理收集到的数据;因此，在这种情况下，机器学习可以帮助他们。

在深入研究这两种最流行的技术，即大数据和机器学习之前，我们将简要介绍大数据和机器学习。进一步，我们将讨论大数据和机器学习之间的关系。那么，让我们从介绍大数据和机器学习开始。

什么是大数据?

大数据被定义为难以存储且无法用传统数据库系统手动处理的大量数据。它是结构化和非结构化数据的集合。

大数据是一个非常广阔的领域，任何人都希望在其领域有所发展。

大数据面临的挑战

大数据具有结构化和非结构化数据。几乎所有公司都在使用这种技术来运行业务，并从大量数据中存储、处理和提取价值。因此，如何以最有效的方式使用收集到的数据对他们来说是一个挑战。在使用大数据的过程中存在一些挑战，具体如下:

1. 捕捉

2. 策划

3. 存储

4. 搜索

5. 分享

6. 转移

7. 分析

8. 可视化

大数据中的5V

大数据用5V来定义，5V指的是量(volume)、种类(Variety)、价值(value)、速度(velocity)和准确性(accuracy)。让我们逐个讨论一下。

1. Volume(海量数据)

数据是任何技术的核心，系统中庞大的数据流使得指定动态存储系统成为必要。如今，数据来自各种各样的来源，如社交媒体网站、电子商务平台、金融交易等，以最有效的方式存储数据变得越来越重要。尽管随着时间的推移，存储成本逐渐降低，因此可以存储收集到的数据。“大数据”一词的重要性在于它的体量。

2. 多样性(不同来源的数据格式不同)

数据可以是结构化的，也可以是非结构化的，并且来自不同的来源。它可以是音频、视频、文本、电子邮件等等。由于数据格式多种多样，存储、管理和组织数据成为企业面临的一大挑战。尽管存储原始数据并不困难，但是将非结构化数据转换为结构化格式并使其可用于业务用途对于IT专业人员来说实际上是复杂的。

3. 速度(处理数据的速度)

渲染和数据排序对于控制数据流是非常必要的。此外，处理数据的准确性和速度的优势也是有效地存储、管理和组织数据所必需的。智能传感器、智能计量和RFID标签使得实时地处理大量数据成为必要。对大多数企业来说，及时地对大量数据进行分类、评估和存储是必要的。

4. 准确性(精度)

一般来说，Veracity指的是数据集的准确性。但是当涉及到大数据的时候，它不仅仅局限于大数据的准确性，而是告诉我们数据源有多值得信赖。此外，它还决定了数据的可靠性。一句话，我们可以说Veracity被定义为数据的质量和一致性。

5. 价值(有意义的数据)

大数据的价值是指存储的数据对你的业务有用。在大数据中，数据以结构化和非结构化的形式存储，但无论其数量如何，通常都没有意义。因此，我们需要将其转换为对企业的业务需求有用的格式。例如，数据丢失或损坏的值，缺少关键的结构化元素等，对公司提供更好的客户服务，创建营销活动等都没有用处。因此，这导致他们的业务收入和利润减少。

大数据中的数据来源

大数据可以是各种形式的数据，既可以是结构化的，也可以是非结构化的，并且来自各种不同的来源。大数据的主要来源有以下几种:

1. 社交媒体

数据收集自各种社交媒体平台，如Facebook, Twitter, Instagram, Whatsapp等。虽然从这些平台收集的数据可以是文本、音频、视频等，但最大的挑战是如何以有效的方式存储、管理这些数据。

2. 在线云平台

有各种在线云平台，如亚马逊AWS、谷歌cloud、IBM cloud等，也被用作机器学习的大数据来源。

3. 物联网

物联网(IoT)是通过物联网提供数据存储和处理等云设施的平台。最近，基于云的机器学习模型越来越流行。它首先从客户端调用输入数据，并使用云服务器上的人工神经网络(ANN)处理机器学习算法，然后再次将输出返回给客户端。

4. 网页

如今，每一秒钟，成千上万的网页被创建和上传到互联网上。这些网页的形式可以是文字、图片、视频等。因此，这些网页也是大数据的来源。

什么是机器学习?

机器学习是计算机科学领域中人工智能最重要的子集之一。它指的是研究自动数据处理或决策算法，这些算法可以根据现有的经验或过去的经验自动改进自己。

它使系统能够自动学习，并在没有明确编程的情况下从经验中改进。机器学习模型的主要目的是开发能够访问数据并将其用于学习目的的计算机程序。

随着大数据的兴起，机器学习已经成为解决各个领域问题的关键因素，例如:

1. 图像识别

2. 语音识别

3. 医疗保健

4. 金融银行业

5. 生物学

6. 能源生产

7. 自动化

8. 无人驾驶汽车

9. 自然语言处理(NLP)

10. 个人虚拟助手

11. 营销和贸易

12. 教育部门等。

大数据和机器学习的区别

随着大数据的兴起，所有行业对机器学习的使用也在增加。下表展示了机器学习和大数据的区别:

1. 机器学习用于根据输入过去的经验预测未来的数据。大数据被定义为难以存储且无法用传统数据库系统手动处理的大量数据。

2. 机器学习主要可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。大数据可以分为结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。

3. 机器学习有助于使用各种算法分析输入数据集。大数据有助于分析、存储、管理和组织大量非结构化数据集。

4. 机器学习使用Numpy, Pandas, Scikit Learn, TensorFlow, Keras等工具。大数据使用Apache Hadoop、MongoDB等工具。

5. 在机器学习中，机器或系统从训练数据中学习，并使用各种算法来预测未来的结果。大数据主要是提取原始数据，寻找有助于构建强大决策能力的模式。

6. 机器学习适用于有限的维度数据;因此，识别特征相对容易。大数据适用于高维数据;因此，它在特征识别方面表现出复杂性。

7. 理想的机器学习模型不需要人为干预。大数据主要处理大量的高维数据，需要人为干预。

8. 机器学习有助于提供更好的客户服务、产品推荐、个人虚拟助手、垃圾邮件过滤、自动化、语音/文本识别等。大数据在股票市场分析、医药保健、农业、环保等领域也有帮助。

9. 机器学习的范围是使自动化学习机具有提高预测分析质量、更快决策、认知分析、更健壮等特点。大数据的范围是非常广阔的，因为它将不仅仅局限于处理海量数据;相反，它将用于优化以结构化格式存储的数据，以便易于分析。

大数据与机器学习

大数据和机器学习这两种技术都有各自的优势，并不存在竞争或相互排斥的问题。当它们结合在一起时，它们会发挥充分各自优势。当谈到大数据中的5V时，机器学习模型有助于处理它们并预测准确的结果。同样，在开发机器学习模型的同时，大数据有助于提取高质量的数据，并帮助团队来改进学习方法。

几乎所有的企业，如谷歌、亚马逊、IBM、Netflix等，都已经发现了机器学习可以增强大数据分析能力，这已经不是什么秘密了。

机器学习是一项非常关键的技术，有了大数据，它在数据收集、数据分析和数据集成方面变得更加强大。所有大型企业都使用机器学习算法来运行业务。

我们可以将机器学习算法应用到大数据运营的每一个环节，包括:

1. 数据标注与分割

2. 数据分析

3. 场景模拟

在机器学习算法中，我们需要多种数据来训练机器并预测准确的结果。然而，有时很难管理这些膨胀的数据。因此，管理和分析大数据成为一个挑战。此外，这些非结构化数据在得到很好的解释之前是无用的。因此，要使用信息，就需要人才、算法和计算基础设施。

机器学习使机器或系统能够从过去的经验中学习，并使用从大数据中接收的数据，并预测准确的结果，这有助于建立更好的客户关系管理。大数据通过提供各种数据来帮助机器学习，因此机器可以学习更多样本数据。

通过这种方式，企业可以实现他们的梦想，并利用ML算法获得大数据的好处。然而，为了结合机器学习和大数据，公司需要专业的数据科学家。

如何在大数据中应用机器学习？

机器学习为数据收集、分析和集成提供了高效和自动化的工具。在与云计算优势的协作下，机器学习将敏捷性融入到处理过程中，并集成大量数据。

机器学习算法可以应用于大数据运营的每一个要素，包括:

1.数据分割

2. 数据分析

3. 模拟

将这些阶段都集成在一起，然后将其分类并打包成可理解的格式。

结论

在本文中，我们分别讨论了大数据和机器学习，以及这两种技术之间的基本区别。此外，我们已经了解如何将机器学习和大数据结合起来，利用来自大量非结构化和结构化数据的高质量数据来学习机器学习模型。此外，我们还了解了一些使用大数据和机器学习的应用程序，并展示了惊人的能力。

本文转载自 大数据与机器学习- 雪兽软件

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